一步步开发AI运动小程序

一、全屏模式下产生的问题？ 1.1、入镜检测与预览不一致。 当camera组件的宽高比与相机输出的图像不一致时，会对预览图像进行裁切，这便有可能会导致检测到了人体，但是预览图像看不到人体的现象。 1.

一、RGBA图像结构。 RGBA图像为一维数组，每四个元素描写一个图像像素，前三元素为颜色值，第四个元素为透明度值，按列扫描顺序分布，如下图所示，为一个宽2px、高3px的结果，如下图所示： 二、相关

一、引言 上一篇文章，为您分享了如何对用户选择（上传）的视频，进行人体检测识别，并进行姿态分析、运动计数等实现。今天我们继续为您分享如何对用户上传（选择）图片，进行人体检测及姿态运动分析。同视频识别检

一、引言 通过本系列博文的前16篇文章，您已了解通过插件开发一个完整的运动、健身、学生体测、云上运动会等小程序的完整流程了，但是系列之前的文章都是基于相机实时取像的，有的开发者就会问，既然可以实现基于

一、为什么要判断人体站位视角？ 上一篇我们介绍了运动识别中，如何实现对人与摄像头的远近预检，以提供识别率和体验。在我们实际的运动应用场景中，为了准确识别到相关运动的关键姿态点，一般会指定视角，如跳绳、

一、为什么要判断人体与摄像头的远近？ 在进行运动和姿态识别时，离摄像头太近，则无法取得全身关键点；若离摄像头太远，则人体图像太小，关键点将混成一团，识别效果太差，如下图所示： 基于此，就非常有必要在正

一、小程序的程序包限制 引用插件后，导致程序包超出2M的限制的问题，是我们插件广大调用者，拿到插件后最常咨询的问题，插件由于识别引擎代码量较大，所以占用的空间确实偏大，但我们可以通过分包的方案来轻松解

一、运动分析 如图所示，俯卧撑有卧和撑两个动作姿态组成，从卧到撑或者撑到卧，为一个动作，即计数加1；因此我们分别构建这两个姿态的识别规则，查测到卧撑或撑卧的组合计数加1，便可以完成俯卧撑的检测数。 二

阅读到此，您已经对运动识别的抽帧、人体识别、骨骼图绘制、姿态识别检测环节有所了解了，接下了几章我们将以俯卧撑为例，带您了解一下如何适配一个运动，实现计时、计数。 一、运动识别的原理 运动检测的基本原理

一、应用场景 在适配诸如跳绳、开合眺或动作交互类场景时，需要追踪某些关键点的变化趋势，插件的关键点跳跃追踪能力PointTracker可以追踪指定的关键点的x或y轴变化，趋势变化时将记录变化临界轴值。

在姿态、动作、运动检测时，采用检测规则计算器虽然非常便捷了，但是为了进一步减少开发者在运动适配中的工作量，方案还提供了一个姿态动作相似度比较功能，本篇就为您介绍此功能的运用。 一、采集样本动作帧 在进

一、工具介绍 受限于微信小程序IDE，无法在IDE上直接调试camera组件及相关API，联机调试时console输出大数据时可能导致卡死的问题，为了弥补此项不足，我们为各位开发者准备了一个姿态调试的

一、支持的检测规则 人体姿态检测能力是插件的核心功能之一，插件为您封装好了基本的人体检测及逻辑运算检测规则。 1.1、基本人体检测规则 插件提供了：肢体角度匹配、平行检测、垂直检测、视角检查、站立检查

一、插件运动检测分析的流程 1.1、相关核心命名空间 插件关于姿态、运动检测的能力，都包含在calc和sports两个命名空间下。其中sports命名空间下包含了所有的内置运动分析器类和运动检测相关计

一、初始化人体识别功能 人体识别能力调用前需要初始化（可多次初始化），插件的具有双人体识别引擎，默认不指定引擎将自动选择最优引擎，也可指定引擎，识别引擎的差别请参考集成文档。 二、调用人体识别功能

一、微信小程序抽帧相关API 微信小程序抽帧需要用到Camera组件和CameraContext组件，可以参考官网文档： 1.1、Camera组件 https://developers.weixin.

一、基本概念 要完成AI运动识别的，需要您了解以下基本概念。 1.1、视频帧 视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。视频帧通过视频编码器进行压缩，

一、新建uni-app项目 新一个空的uni-app项目。 二、配置项目引用插件。 编辑mmanifest.json文件（在HBuilderX编辑器无法编译此文件内容，请使用计事本、VSCode等其它

准备工作 1.请先为您的小程序，申请好“云智AI运动识别小程序插件”。 2.本系列项目采用uni-app框加进行开发，所以假定您已经掌握了uni-app、vue、微信小程序（特别是插件调用）等开发技术