Python玩人工智能:你的俯卧撑做对了吗?

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我们已经有了《Python玩人工智能:你能做几个引体向上?》《Python玩人工智能:你的仰卧起坐达标了吗?》,今天就来玩俯卧撑啦!

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1. 准备工作

1.1 安装Python3.8.x

1.2 安装PyCharm社区版

1.3 创建项目

1.4 安装项目使用工具包

1.1 下载安装Python3.8.x版本

首先我们的电脑上要安装Python3.8.x。Python 3.8.x : www.python.org/downloads/

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1.2 下载安装PyCharm社区版

PyCharm: www.jetbrains.com/pycharm/dow… 当然你也可以使用自己喜欢的IDE。

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1.3 创建一个Python项目

安装好Python和PyCharm之后,我们可以启动PyCharm,创建一个新的Python项目。选择项目的存储位置,创建项目时,可以让PyCharm帮忙创建一个虚拟环境(virtualenv),虚拟环境可以理解为这个项目专属的编程环境,不会影响其他的项目。

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1.4 安装项目所用的工具包

项目创建好之后,我们打开PyCharm的Terminal窗口,在这里我们可以输入以下命令来安装这个项目所需要的工具包:opencv-python mediapipe numpy pyautogui。下面的命令会从网络上下载工具包并安装,如果你看到最后有“Successfully installed...”这样的英文,表示安装成功了。

pip install opencv-python mediapipe numpy
复制代码

也可以点开PyCharm的设置,看到项目的Python环境中,是否有以上的工具包,如果有就表示安装成功了。

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2. 编写程序

2.1 创建poseutil.py模块

2.2 编写pushup.py

2.3 测试运行

2.1 创建poseutil.py模块

创建一个新的Python文件,取名为poseutil.py,这是我们创建的姿势识别的模块,在这个模块中有一个PoseDetector的姿势识别器类,使用它可以识别人体姿势、获取人体姿势数据以及计算人体姿势相关点的角度。

import cv2
import mediapipe as mp
import math

class PoseDetector():
    '''
    人体姿势检测类
    '''

    def __init__(self,
                 static_image_mode=False,
                 upper_body_only=False,
                 smooth_landmarks=True,
                 min_detection_confidence=0.5,
                 min_tracking_confidence=0.5):
        '''
        初始化
        :param static_image_mode: 是否是静态图片,默认为否
        :param upper_body_only: 是否是上半身,默认为否
        :param smooth_landmarks: 设置为True减少抖动
        :param min_detection_confidence:人员检测模型的最小置信度值,默认为0.5
        :param min_tracking_confidence:姿势可信标记的最小置信度值,默认为0.5
        '''
        self.static_image_mode = static_image_mode
        self.upper_body_only = upper_body_only
        self.smooth_landmarks = smooth_landmarks
        self.min_detection_confidence = min_detection_confidence
        self.min_tracking_confidence = min_tracking_confidence
        # 创建一个Pose对象用于检测人体姿势
        self.pose = mp.solutions.pose.Pose(self.static_image_mode, self.upper_body_only, self.smooth_landmarks,
                                           self.min_detection_confidence, self.min_tracking_confidence)

    def find_pose(self, img, draw=True):
        '''
        检测姿势方法
        :param img: 一帧图像
        :param draw: 是否画出人体姿势节点和连接图
        :return: 处理过的图像
        '''
        imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        # pose.process(imgRGB) 会识别这帧图片中的人体姿势数据,保存到self.results中
        self.results = self.pose.process(imgRGB)
        if self.results.pose_landmarks:
            if draw:
                mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks,
                                                          mp.solutions.pose.POSE_CONNECTIONS)
        return img

    def find_positions(self, img):
        '''
        获取人体姿势数据
        :param img: 一帧图像
        :param draw: 是否画出人体姿势节点和连接图
        :return: 人体姿势数据列表
        '''
        # 人体姿势数据列表,每个成员由3个数字组成:id, x, y
        # id代表人体的某个关节点,x和y代表坐标位置数据
        self.lmslist = []
        if self.results.pose_landmarks:
            for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark):
                h, w, c = img.shape
                cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                self.lmslist.append([id, cx, cy])

        return self.lmslist

    def find_angle(self, img, p1, p2, p3, draw=True):
        '''
        获取人体姿势中3个点p1-p2-p3的角度
        :param img: 一帧图像
        :param p1: 第1个点
        :param p2: 第2个点
        :param p3: 第3个点
        :param draw: 是否画出3个点的连接图
        :return: 角度
        '''
        x1, y1 = self.lmslist[p1][1], self.lmslist[p1][2]
        x2, y2 = self.lmslist[p2][1], self.lmslist[p2][2]
        x3, y3 = self.lmslist[p3][1], self.lmslist[p3][2]

        # 使用三角函数公式获取3个点p1-p2-p3,以p2为角的角度值,0-180度之间
        angle = int(math.degrees(math.atan2(y1 - y2, x1 - x2) - math.atan2(y3 - y2, x3 - x2)))
        if angle < 0:
            angle = angle + 360
        if angle > 180:
            angle = 360 - angle

        if draw:
            cv2.circle(img, (x1, y1), 20, (0, 255, 255), cv2.FILLED)
            cv2.circle(img, (x2, y2), 30, (255, 0, 255), cv2.FILLED)
            cv2.circle(img, (x3, y3), 20, (0, 255, 255), cv2.FILLED)
            cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255, 3))
            cv2.line(img, (x2, y2), (x3, y3), (255, 255, 255, 3))
            cv2.putText(img, str(angle), (x2 - 50, y2 + 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0, 255, 255), 2)

        return angle
    
复制代码

2.2 编写pushup.py

编写下面的代码,调用poseutil模块,获取人体姿势数据,并计算人体中肩膀、臀部、膝盖三个点以及肩膀、手肘、手腕构成的角度,通过这2个角度来判断俯卧撑是否标准。

pose_tracking_full_body_landmarks.png

# 导入opencv工具包
import cv2
# 导入numpy
import numpy as np
# 导入姿势识别器
from poseutil import PoseDetector

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('videos/pushup.mp4')
# 姿势识别器
detector = PoseDetector()

# 方向与个数
dir = 0  # 0为下,1为上
count = 0

# 视频宽度高度
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 录制视频设置
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter('videos/pushupoutput.mp4', fourcc, 30.0, (width, height))

while True:
    # 读取摄像头,img为每帧图片
    success, img = cap.read()
    if success:
        h, w, c = img.shape
        # 识别姿势
        img = detector.find_pose(img, draw=True)
        # 获取姿势数据
        positions = detector.find_positions(img)

        if positions:
            # 获取俯卧撑的角度
            angle1 = detector.find_angle(img, 12, 24, 26)
            angle2 = detector.find_angle(img, 12, 14, 16)
            # 进度条长度
            bar = np.interp(angle2, (45, 150), (w // 2 - 100, w // 2 + 100))
            cv2.rectangle(img, (w // 2 - 100, h - 150), (int(bar), h - 100), (0, 255, 0), cv2.FILLED)
            # 角度小于50度认为撑下
            if angle2 <= 50 and angle1 >= 165 and angle1 <= 175:
                if dir == 0:
                    count = count + 0.5
                    dir = 1
            # 角度大于125度认为撑起
            if angle2 >= 125 and angle1 >= 165 and angle1 <= 175:
                if dir == 1:
                    count = count + 0.5
                    dir = 0
            cv2.putText(img, str(int(count)), (w // 2, h // 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 10, (255, 255, 255), 20, cv2.LINE_AA)

        # 打开一个Image窗口显示视频图片
        cv2.imshow('Image', img)

        # 录制视频
        out.write(img)
    else:
        # 视频结束退出
        break

    # 如果按下q键,程序退出
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord('q'):
        break

# 关闭视频保存器
out.release()
# 关闭摄像头
cap.release()
# 关闭程序窗口
cv2.destroyAllWindows()

复制代码

2.3 测试运行

在实际运行测试时,我们设置的俯卧撑角度是50度到125度之间,可以根据拍摄角度来调整,另外我们要求臀部角度在165度到175度之间,这个也是可以调整的。建议拍摄视频或者使用摄像头时更多的放在人体的侧上部分,这样检测的会比较准确。

pushup4.png

pushup3.png

分类:
人工智能
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