# ActionRecognize-
根据CNN学习识别人体姿态和动作
本项目中共有四个模块
GetActionData.py
main.py
ModelTest.py
PoseDetector.py
TrainModel.py
1.PoseDetector.py,在该文件中定义了一个poseDetector类,在该类中主要实现了两个方法,Findpose和getposition
findpose方法中,使用了mediapipe库中自动寻找人体姿态的骨骼点的内置方法pose.process(),在获得骨骼点数据以后将结果保存在result中
同时通过mediapipe的内置方法Draw将骨骼点的数据全部标注在图片中并连接起来
2.GetActionData.py,在该文件中定义了一个用于保存图片的方法,使用该方法会调用Opencv的保存图像方法将图像写入本地,用于接下来的训练
3.TrainModel.py,在该文件中定义了一个进行卷积神经网络训练的方法,当调用该方法的时候会先从GetActionData.py方法所保存下来的图片中
读取出所有需要学习的动作图片的标签,随后将标签和相对应的图片保存至列表中,在保存完以后会对标签和图像进行处理,最后调用卷积神经网络对
图片进行学习并生成ActionModel.h5文件和ActionLabels.dat文件,这两个文件中所存储的内容就是训练完的数据和标签
4.ModelTest.py,该文件中共定义了三个方法,一个是调用opencv中的videocapture方法打开视频,一个是通过该方法打开电脑自带的摄像头
另一个是ActionRecognition方法,在该方法中会加载神经网络并对当前输入的视频数据进行读取,然后通过opencv创建一个窗口将判断出的数据
打印在窗口上
5.main.py,该文件将以上所有的方法和功能进行了汇总,运行main文件需要先按下s键,随后会提示输入需要学习的动作视频的地址,这里需要最起码
学习三个动作
随后是按下t键,按下这个键以后会调用TrainModel中的方法对存储的数据进行训练
训练完成之后可以按下f键,此时将会打开摄像头并读取摄像头的数据,接着会调用ModelTest中的方法判断当前摄像头读取出的动作
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基于CNN的人体姿态和动作识别python源码+项目说明文档.zip 【项目资源介绍】 根据CNN学习识别人体姿态和动作 本项目中共有四个模块 GetActionData.py main.py ModelTest.py PoseDetector.py TrainModel.py 1.PoseDetector.py,在该文件中定义了一个poseDetector类,在该类中主要实现了两个方法,Findpose和getposition findpose方法中,使用了mediapipe库中自动寻找人体姿态的骨骼点的内置方法pose.process(),在获得骨骼点数据以后将结果保存在result中 同时通过mediapipe的内置方法Draw将骨骼点的数据全部标注在图片中并连接起来 2.GetActionData.py,在该文件中定义了一个用于保存图片的方法,使用该方法会调用Opencv的保存图像方法将图像写入本地,用于接下来的训练 3.TrainModel.py,在该文件中定义了一个进行卷积神经网络训练的方法,当调用该方法的时候会先从GetActionData.py方法所保存下来的图片
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基于CNN的人体姿态和动作识别python源码+项目说明文档.zip (6个子文件)
ActionRecognze--main
PoseDetector.py 3KB
main.py 4KB
TrainModel.py 4KB
ModelTest.py 2KB
GetAcitionData.py 477B
README.md 2KB
共 6 条
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程序员张小妍
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