利用kinect2结构光相机进行运动动作识别和运动计数，不仅可以测量运动人员的卡路里，也可以测出运动速度和做功，并对于运动的动作做出科学规范的指导。这里我们选用kinect2和windows系统作为开发工具来进行开发。如果要进行运动动作的识别，第一步需要对于采集运动的信息，比如人体的骨骼关键点信息，这里我们以手为采集对象，同时判断手是否有抓握杆的行为来进行运动的信息采集。同时我们这里以深蹲作为示范
CV项目肢体动作识别（三）内附完整代码和详细讲解 首先我还是给出完整的代码，然后再进行详细的讲解。这一次我们用模块化的思想，把一个功能模块化（moudle),这种思想在工程中非常常见，在分工中你需要做好自己的工作就可以，最后再调用这些模块。首先我给一个简化板的basic代码，第二个是我们模块化的代码，第一个代码和在（二）中讲解的已经非常详细了，这里我们就着重讲解怎么养模块化。import cv2
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2023-10-13 21:47:03
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兄弟们又来学技术啦！今天讲的是人体动作识别（Human Action Recognition），也就是通过模型识别出图片、视频中的人体动作姿势。最近Reddit的一个网友突发奇想，如果把模型用在成人内容领域，那一定可以大大增加色情视频的鉴别和搜索的准确度。据作者称，他建立的深度学习模型以图像RGB、骨架（Skeleton）和音频作为输入，对视频中的演员姿势识别准确度已经可以达到75%了。不过并非只
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。
作者：HWCloudAI。实验目标通过本案例的学习：掌握 C3D 模型训练和模型推理、I3D 模型推理的方法；注意事项本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运行，请查看《ModelArts JupyterLab 硬件规格使用指南》了解切换硬件规格的方法；如果您是第一次使用 J
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2024-02-05 20:31:03
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theme: scrolls-light一、前言为了快速识别图片的内容，我们借助于Python的两个库，分别是opencv和Pillow。 1.1 OpenCVOpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV可用于解决如下领域的问题：增强现实人脸识别手势识别人机交互动作识别运动跟踪物体识别图像分割机器人 OpenCV
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2024-08-09 17:08:45
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Why：为什么要使用ST-GCN？ST-GCN网络训练好之后要达到的效果就是：用户提供一段视频，网络会输出视频中人的动作分类。类似于上图中的视频，如何来识别视频中的人在做什么动作呢? 视频其实就是一帧一帧的图片拼接而成的，而传统处理图像识别的网络最常用的就是CNN（卷积神经网络），那ST-GCN是否跟CNN有关系呢？为什么要使用这个网络呢？可以从以下三点来理解：(1) 输入
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2024-01-08 11:20:07
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# Python 动作识别：应用与实践
动作识别是计算机视觉和机器学习领域的一个重要任务，它涉及从视频或实时流中识别和分类动作。近年来，随着深度学习的发展，使用 Python 对动作进行识别已经成为一个热门话题。本篇文章将带你了解 Python 动作识别的基本概念、应用场景以及具体实现。
## 什么是动作识别？
动作识别是一种识别特定活动或动作的技术，它通常用于视频分析、智能监控、娱乐、体育
# 如何实现Python动作识别
## 整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 前期准备
开发环境配置 --> 数据集准备 --> 模型选择 --> 训练模型
section 实现动作识别
数据预处理 --> 模型加载 --> 动作检测 --> 结果展示
```
## 每个步骤具体操作
原创
2024-04-28 04:33:59
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视觉行为识别是对已经分割好的视频片段进行动作行为分类，这类似于图像识别，图像识别是对给定的图像进行分类，判断该图像属于预定义类别集合中的哪个类别。相对图像分类来说，图像目标检测更复杂的多，目标检测不仅要对图像中的目标进行识别，同时还要对其进行定位。类似地，视频动作行为检测相比视频动作识别来说更复杂，一般
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2024-05-13 10:45:48
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思路：通过关键点的连线判断四肢的方向和位置（比如，手肘，肩膀，手腕，膝盖，脚踝，臀部等14个关键点）。（但是我觉得关键点的难度应该是在人体的姿势变化大，关键点不清晰和被遮挡等问题上） 摘要：姿势识别即关键点定位技术， a sequential architecture（序列化结构。把一个网络分成几个序列化的模块）组成卷积的网络，在特征图上进行一系列的操作。解决组合序列化的模块
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2023-09-06 10:05:12
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1. 动作识别和动作评价1.1 动作识别定义：是指对给定的动作序列数据（视频或三维动作序列）进行分析，从中识别并判断出其包含的动作类别1.2 动作评价定义：是对某一标准动作的完成质量进行评价，其多应用于体操、划船、舞蹈等专业领域的动作评判和动作训练。其往往需要在动作识别的基础上进行，通过专家知识对专业领域动作的规范性、流畅性、艺术性进行判断。1.3 差别动作识别可以看作一个多分类问题，主要在于定量
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2023-10-13 23:02:54
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如果你已经熟悉编程的概念，理解并在C#语言方面有一定经验，并熟悉面向对象编程思想和设计概念，了解3D图像学和向量数学知识。不妨来看看吧！ Leap Motion是什么？ 一种基于计算机视觉原理的识别技术,简单来说，Leap Motion是基于双目视觉的手势识别设备。主要是利用手势控制gameobject的变换（移动、旋转等）等。 一只手上有29根骨头，29个关节，123根韧带，48根神经，30根动
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2024-06-14 20:35:55
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概念人体姿态识别（Pose Estimation）是检测图像或者视频中人体关键点的位置、构建人体骨架图的过程。利用人体姿态信息可以进一步进行动作识别、人机信息交互、异常行为检测等任务。然而，人的肢体比较灵活，姿态特征在视觉上变化比较大，并且容易受到视角和服饰变化的影响。2D人体姿态识别自底向上算法自底向上算法也称为 part-based 方法，它首先检测出图像或视频中人体的关键点，然后对不同关键点
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2023-08-17 00:04:58
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# 实现 Python 动作识别模块的详细指南
在现代计算机视觉领域，动作识别是一项备受关注的技术。无论是用于安全监控、健身追踪还是人机交互，动作识别都正在改变我们与世界的互动方式。对于初学者来说，构建一个简单的 Python 动作识别模块可以是一个值得挑战的项目。本文将详细介绍实现该项目的步骤，并附上代码示例及相关解释。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤完成这个项目：
| 步骤 |
# 实现动作识别算法 Python
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现动作识别算法的流程，可以用下面的表格展示：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------|
| 1 | 数据收集和准备 |
| 2 | 特征提取 |
| 3 | 模型训练
原创
2024-03-16 06:10:48
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# Python动作频率识别实现指南
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现Python动作频率识别。这个过程可以分为以下几个步骤：数据采集、数据预处理、特征提取、模型训练和预测。下面将详细介绍每个步骤的具体内容和所需代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据预处理]
B --> C[特征提取]
C -->
原创
2023-12-22 07:44:40
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最近自己在一边看机器学习视频的同时一边在看最近关于基于骨骼的动作识别的论文，An Attention Enhanced Graph Convolutional LSTM Network for Skeleton-Based Action Recognition这篇是CVPR2019的一篇论文，上周把这篇论文看了一遍（差不多就是单纯的翻译了一遍），今天又没事翻看了一下，下面我把我自己在阅读的过程自己
# Python人体动作识别
人体动作识别（Human Action Recognition）是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它涉及通过传感器、摄像头或者其他输入设备对人的动作进行分析和理解。随着深度学习和计算机视觉的迅速发展，使用Python进行人体动作识别已变得相对简单而有效。
## 1. 人体动作识别的基本概念
人体动作识别是指在视频或者实时流数据中，识别出人类所执行的特定动作。例
在人工智能技术更迭及后疫情时代的背景下，随着居民生活模式发生改变，智能运动健身行业得到了极大的发展。刘畊宏带起的“本草纲目”健身热潮也正式开启了居家健身时代，随之而来的便是人们对个性化、智能化的健身动作识别、矫正、计数的强烈需求，如何随时随地进行便捷、标准的健身运动逐渐成为了人们热议的话题。在健身场景下，动作类型与人体骨骼点的位置变化之间存在着密不可分的关系，因此采取人体关键点检测技术实现智能化健
此方法涉及多媒体信息处理领域，包括计算机智能、模式识别、机器学习领域。背景技术：：人类的动作检测识别方法，在当今社会具有非常广泛的应用，例如：智能监控、人机交互的体感游戏、视频检索等等。基于RGB-D(彩色和深度)视频序列的人类动作检测识别，在当今计算机视觉领域尤其流行。相比较传统的RGB视频序列，RGB-D视频序列对光照的敏感程度更低，同时还具有更为丰富的三维信息。基于深度信息，许多传统方法在第
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2023-08-22 21:21:32
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