使用Mediapipe和OpenPose进行人体动作分析、计数以及3D姿态估计

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本项目旨在开发一个基于计算机视觉的人体运动分析系统，能够准确地识别和计数诸如步行、俯卧撑、仰卧起坐、引体向上等多种常见体育锻炼动作。系统利用先进的深度学习技术，特别是Mediapipe和OpenPose等开源工具，来实时捕捉和分析人体姿态，从而实现动作的精确计数和分析。

关键技术

1. Mediapipe：
   • 2D姿态估计：使用Mediapipe的Pose模块来检测人体的关键点，包括头部、躯干、四肢等部位。
   • 3D姿态估计：利用深度摄像头或立体视觉技术来获取三维姿态信息，增强动作分析的准确性。

1. OpenPose：
   • 多人姿态检测：能够同时检测多个个体的姿态，适用于健身房等场景。
   • 手部和面部关键点检测：提供额外的手部和面部关键点信息，对于分析复杂的动作非常有用。

功能特点

• 动作识别：能够准确识别多种体育动作，包括步行、俯卧撑、仰卧起坐和引体向上等。
• 动作计数：根据动作模式自动计数，无需人工干预。
• 3D姿态分析：提供3D姿态估计，使动作分析更加精细。
• 实时反馈：通过视频流实时显示动作分析结果，为用户提供即时反馈。
• 多平台支持：支持多种设备，包括智能手机、电脑和平板电脑等。

技术实现

• 数据采集：使用普通摄像头或深度摄像头（如Kinect、Intel RealSense等）来捕获视频流。
• 姿态估计：Mediapipe和OpenPose分别用于2D和3D姿态估计。
• 动作识别：基于姿态变化和关键点位置变化来识别特定的动作。
• 计数逻辑：通过设定阈值和连续帧间的姿态变化来实现计数。
• 用户界面：开发图形用户界面，显示动作计数和分析结果。

开发流程

1. 数据准备：收集和标注训练数据，包括各种动作的视频片段。
2. 模型训练：使用Mediapipe和OpenPose训练姿态估计模型。
3. 算法开发：开发算法来识别和计数特定动作。
4. 系统集成：将各个组件整合成一个完整的系统。
5. 用户界面设计：设计友好的用户交互界面。
6. 测试与优化：进行全面测试，并根据用户反馈不断优化。

使用案例

• 健身教练：为个人训练者提供专业指导。
• 体育训练：帮助运动员监测训练效果。
• 康复治疗：协助物理治疗师评估患者的康复进度。
• 智能家居：集成到智能家庭系统中，监测家庭成员的健康活动。

结论

本项目通过结合先进的计算机视觉技术和机器学习方法，实现了对人体动作的有效分析与计数。它不仅能够帮助个人用户监控自己的锻炼情况，还为专业人士提供了有效的工具来评估和改进体育训练。

首先，确保已经安装了必要的Python库：

1pip install mediapipe opencv-python

接下来是具体的代码实现：

1. 导入必要的库

1import cv2
2import mediapipe as mp
3import math

2. 初始化姿态检测器

1mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
2mp_pose = mp.solutions.pose
3
4# 初始化姿态检测模型
5pose = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)

3. 定义姿态检测和动作计数的函数

1def detect_pose_and_count_pushups(image, pushup_count=0, state=""):
2    # 转换图像格式
3    image.flags.writeable = False
4    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
5    results = pose.process(image)
6
7    # 绘制姿态检测结果
8    image.flags.writeable = True
9    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
10    mp_drawing.draw_landmarks(image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS,
11                            mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,117,66), thickness=2, circle_radius=2),
12                            mp_drawing.DrawingSpec(color=(245,66,230), thickness=2, circle_radius=2))
13
14    # 获取关键点坐标
15    landmarks = results.pose_landmarks.landmark
16    if landmarks:
17        shoulder = [landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value].x,landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_SHOULDER.value].y]
18        elbow = [landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ELBOW.value].x,landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_ELBOW.value].y]
19        wrist = [landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_WRIST.value].x,landmarks[mp_pose.PoseLandmark.RIGHT_WRIST.value].y]
20        
21        # 计算角度
22        angle = calculate_angle(shoulder, elbow, wrist)
23
24        # 角度阈值
25        angle_threshold_up = 160
26        angle_threshold_down = 70
27
28        # 根据角度判断状态
29        if angle > angle_threshold_up:
30            state = "up"
31        if angle < angle_threshold_down and state == "up":
32            state = "down"
33            pushup_count += 1
34
35    # 显示计数和状态
36    cv2.rectangle(image, (0,0), (225,73), (245,117,16), -1)
37    cv2.putText(image, 'PUSH UPS', (15,12), 
38                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,0), 1, cv2.LINE_AA)
39    cv2.putText(image, 'COUNT', (10,40), 
40                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)
41    cv2.putText(image, str(pushup_count), 
42                (10,70), 
43                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)
44    
45    # 显示状态
46    cv2.rectangle(image, (0,73), (225,163), (245,66,230), -1)
47    cv2.putText(image, 'STATE', (15,110), 
48                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,0), 1, cv2.LINE_AA)
49    cv2.putText(image, state.upper(), 
50                (10,140), 
51                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2, cv2.LINE_AA)
52    
53    return image, pushup_count, state
54
55def calculate_angle(a, b, c):
56    a = np.array(a) # 第一个点
57    b = np.array(b) # 中间点
58    c = np.array(c) # 第三个点
59    
60    radians = np.arctan2(c[1]-b[1], c[0]-b[0]) - np.arctan2(a[1]-b[1], a[0]-b[0])
61    angle = np.abs(radians*180.0/np.pi)
62    
63    if angle > 180.0:
64        angle = 360-angle
65        
66    return angle

4. 主函数

1def main():
2    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开默认摄像头
3    pushup_count = 0
4    state = ""
5
6    while cap.isOpened():
7        ret, frame = cap.read()
8        
9        if not ret:
10            break
11        
12        image, pushup_count, state = detect_pose_and_count_pushups(frame, pushup_count, state)
13        
14        # 显示结果
15        cv2.imshow('Pushup Counter', image)
16        
17        if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
18            break
19
20    # 清理
21    cap.release()
22    cv2.destroyAllWindows()
23    pose.close()
24
25if __name__ == "__main__":
26    main()

这段代码将打开摄像头并实时检测用户的姿态，计算俯卧撑的次数。请注意，简化版的示例，实际应用中可能需要更多的调试和优化来提高精度和稳定性。