智能健身指导系统利用计算机视觉和深度学习技术，通过摄像头捕捉健身者的动作，实时提供健身动作的识别和指导反馈，帮助用户以更科学、安全的方式进行个人健身训练。
- 实时视频捕获：使用计算机或移动设备摄像头捕获用户的健身动作。
- 人体检测与姿态估计：快速准确地从视频中检测人体并估计其姿态。
- 动作识别：利用深度学习模型识别用户的健身动作。
- 即时反馈：根据动作识别结果，提供动作改进的即时反馈。
一个典型的智能健身指导系统可能包含以下几个主要部分：
- 图像采集模块：使用摄像头实时捕获健身者的动作。
- 人体检测模块：从采集到的图像中检测并提取健身者的身体。
- 姿态估计模块：对检测到的人体进行骨骼关键点检测，估计其姿态。
- 动作识别模块：基于人体的姿态信息，使用深度神经网络对当前动作进行分类。
- 指导反馈模块：将识别的动作与标准动作模板进行比较，提供实时的健身指导和反馈。
visual-based-virtual-fitness-coach/
├── data/ # 数据目录，存放训练数据和模型文件等
│ ├── models/ # 存放预训练模型和训练后的模型文件
│ └── videos/ # 存放用于测试的视频文件
├── docs/ # 项目文档，包括设计文档、用户手册等
├── src/ # 源代码目录
│ ├── capture.py # 图像采集模块，负责视频流的捕获和处理
│ ├── detection.py # 人体检测模块，用于从图像中检测人体
│ ├── pose_estimation.py # 姿态估计模块，实现姿态关键点的检测
│ ├── action_recognition.py # 动作识别模块，负责动作的识别和分类
│ └── feedback.py # 指导反馈模块，根据动作识别结果提供反馈
├── tests/ # 测试代码目录，包含单元测试和集成测试
│ ├── test_capture.py
│ ├── test_detection.py
│ └── test_pose_estimation.py
├── utils/ # 工具代码目录，存放辅助函数和工具类
│ └── utils.py # 通用工具函数，如图像处理、数据转换等
├── requirements.txt # 项目依赖文件，列出所有外部库的版本
└── main.py # 主程序入口，整合各模块提供完整的功能
- Python 3.7+
- 兼容的操作系统：Windows, macOS, Linux
- 摄像头
首先，克隆项目到本地：
git clone https://gitee.com/Snake-Konginchrist/visual-based-virtual-fitness-coach.git
cd visual-based-virtual-fitness-coach
安装所需依赖：
pip install -r requirements.txt
启动智能健身指导系统：
python main.py
- 确保摄像头已连接并可正常工作。
- 运行程序后，站在摄像头前并开始您的健身动作。
- 系统将实时显示视频并提供动作指导反馈。
详见项目项目结构部分。
- 训练您的模型并保存。
- 将模型文件放置在
data/models目录。 - 修改
action_recognition.py，以使用新模型进行动作识别。
我们欢迎所有形式的贡献，无论是新功能的建议、代码改进、文档更新还是问题报告。请通过GitHub issue或pull request与我们联系。
本项目采用MIT许可证。详情请见LICENSE文件。
感谢所有开源项目和库的作者，他们的工作为本项目的开发提供了巨大帮助。
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- Gitee: Snake-Konginchrist
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