В современном мире технологии все чаще проникают в нашу повседневную жизнь, и фитнес не стал исключением. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью Python и камеры вашего компьютера можно автоматически считать количество отжиманий, что поможет вам отслеживать свои тренировки и достигать поставленных целей. Этот подход не только упрощает процесс подсчета, но и делает его более точным, позволяя сосредоточиться на качестве выполнения упражнений. Узнайте, как создать свою собственную систему отслеживания отжиманий, используя доступные инструменты и технологии.

Что такое модель оценки позы человека MediaPipe?

MediaPipe — это мощная библиотека от Google, предназначенная для обработки мультимедийных данных и анализа позы человека в реальном времени. Она предоставляет инструменты для распознавания и отслеживания различных аспектов человеческого тела, включая ключевые точки, такие как суставы и конечности. Модель оценки позы MediaPipe использует алгоритмы машинного обучения для анализа видеоизображений и определения положения тела человека, что делает её идеальным инструментом для фитнес-приложений.

Основная идея модели заключается в том, чтобы идентифицировать 33 ключевые точки на теле человека, включая голову, плечи, локти, запястья, бедра, колени и лодыжки. Эти точки позволяют не только отслеживать движения, но и оценивать их качество, что особенно важно для выполнения упражнений, таких как отжимания. Благодаря высокой точности и скорости обработки, MediaPipe может работать в реальном времени, что делает её идеальной для использования с веб-камерами и мобильными устройствами.

Библиотека MediaPipe также обладает гибкостью и может быть интегрирована с различными языками программирования, включая Python, что позволяет разработчикам легко создавать приложения для анализа движений и позы. Это открывает новые возможности для создания интерактивных фитнес-приложений, которые могут адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователей и предоставлять обратную связь о правильности выполнения упражнений.

Таким образом, использование модели оценки позы MediaPipe в сочетании с Python и камерой вашего компьютера позволяет не только отслеживать количество отжиманий, но и улучшать качество выполнения этого упражнения, что в конечном итоге способствует достижению лучших результатов в тренировках.

С использованием Python и веб-камеры можно создать эффективное решение для подсчета отжиманий. Эксперты в области компьютерного зрения отмечают, что современные библиотеки, такие как OpenCV и Mediapipe, позволяют распознавать движения человека в реальном времени. Это открывает новые возможности для фитнес-приложений, которые могут не только отслеживать количество выполненных отжиманий, но и анализировать технику выполнения.

Специалисты подчеркивают, что такая система может быть полезна как для профессиональных спортсменов, так и для любителей, стремящихся улучшить свою физическую форму. Кроме того, использование камеры для отслеживания прогресса делает тренировки более интерактивными и мотивирующими. Однако важно учитывать, что точность подсчета зависит от качества видео и условий освещения, что требует дальнейших исследований и улучшений алгоритмов.

ВЗЛОМ ОТЖИМАНИЙ. 5 важнейших тонкостей, о которых ты не знал.

Настройка вашей среды

Вы уже должны быть знакомы с основами Python. Откройте Python IDE и создайте новый файл Python. Выполните следующую команду на терминале, чтобы установить соответствующие пакеты в вашей среде:

 pip install OpenCV-Python 

Вы будете использовать OpenCV-Python для получения видеовхода в вашей программе и его обработки. Эта библиотека дает вашей программе возможности компьютерного зрения.

 pip install MediaPipe 

Вы будете использовать MediaPipe для оценки позы человека на входе.

 pip install imutils 

Вы будете использовать imutils для изменения размера видеовхода до желаемой ширины.

Интересные факты

Вот несколько интересных фактов о том, как можно считать отжимания с помощью Python и камеры:

1. Компьютерное зрение: Используя библиотеки, такие как OpenCV и Mediapipe, можно отслеживать движения тела в реальном времени. Эти библиотеки позволяют распознавать ключевые точки на теле, такие как плечи, локти и запястья, что позволяет определить, когда пользователь выполняет отжимания.

2. Машинное обучение: Для повышения точности распознавания движений можно применять алгоритмы машинного обучения. Например, можно обучить модель на основе видео с отжиманиями, чтобы она могла различать правильные и неправильные техники выполнения, что поможет избежать травм.

3. Интерактивные приложения: С помощью Python можно создать интерактивное приложение, которое не только считает отжимания, но и предоставляет обратную связь пользователю. Например, приложение может давать советы по улучшению техники выполнения или отслеживать прогресс с течением времени, что делает тренировки более увлекательными и эффективными.

Худшая ошибка в Отжиманиях

Импорт и инициализация MediaPipe

Для начала работы с MediaPipe необходимо установить соответствующий пакет. Это можно сделать с помощью менеджера пакетов pip. Откройте терминал и выполните следующую команду:

pip install mediapipe

После успешной установки библиотеки, мы можем перейти к ее инициализации в нашем Python-скрипте. Для этого откройте текстовый редактор или IDE и создайте новый файл, например, pushup_counter.py.

В начале вашего скрипта импортируйте необходимые библиотеки. Вам понадобятся mediapipe для оценки позы и cv2 (OpenCV) для работы с видео. Импортируйте их следующим образом:

import cv2
import mediapipe as mp

Теперь создадим объекты для работы с MediaPipe. Мы будем использовать mp_pose для оценки позы человека. Инициализируем необходимые компоненты:

mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose(static_image_mode=False, min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils

Здесь static_image_mode определяет, будет ли модель работать в режиме статических изображений или в режиме видео. Установив его в False, мы можем обрабатывать видео в реальном времени. Параметры min_detection_confidence и min_tracking_confidence позволяют задать минимальный уровень уверенности для обнаружения и отслеживания позы.

Теперь, когда мы импортировали и инициализировали MediaPipe, мы готовы перейти к следующему этапу — выполнению оценки позы человека. Это позволит нам анализировать движения и определять, когда вы выполняете отжимания.

Выполнение оценки позы человека

Определение позы человека — это процесс определения ориентации его тела путем определения и классификации его суставов.

Отжимания от и до. Все нюансы | Начни отжиматься так, чтобы мышцы росли

Объявление ваших переменных

Для успешного выполнения задачи подсчета отжиманий с помощью модели оценки позы MediaPipe, необходимо объявить несколько переменных, которые будут использоваться в процессе обработки видео и анализа позы. Эти переменные помогут организовать и структурировать код, а также упростят дальнейшую работу с данными.

Первой переменной, которую мы создадим, будет cap, которая отвечает за захват видео с камеры. Для этого мы будем использовать функцию cv2.VideoCapture(), передавая ей индекс камеры, который обычно равен 0 для встроенной камеры компьютера.

cap = cv2.VideoCapture(0)

Следующей важной переменной является mp_pose, которая будет хранить ссылку на модель оценки позы MediaPipe. Мы создадим объект Pose, который будет использоваться для выполнения анализа позы в каждом кадре видео.

mp_pose = mp.solutions.pose
pose = mp_pose.Pose()

Также нам понадобятся переменные для хранения информации о количестве отжиманий. Мы можем объявить переменную pushup_count, которая будет отслеживать общее количество выполненных отжиманий, и переменную stage, которая будет указывать на текущее состояние выполнения отжимания (например, «вниз» или «вверх»).

pushup_count = 0
stage = None

Кроме того, для визуализации результатов на экране, мы можем создать переменные для хранения текста, который будет отображаться, например, количество отжиманий и текущее состояние. Эти переменные можно будет обновлять в процессе выполнения программы.

count_text = "Отжимания: 0"
stage_text = "Состояние: Неподвижно"

Таким образом, объявление переменных — это важный шаг, который позволит нам организовать код и упростить дальнейшую работу с данными, полученными от модели оценки позы MediaPipe.

Вызов модели оценки положения MediaPipe

Вызовите модель оценки позы MediaPipe, которая обнаружит позу человека во входных данных.

 with mp_pose.Pose(
    min_detection_confidence = 0.7,
    min_tracking_confidence = 0.7) as pose: 

Инициализации достоверности обнаружения и достоверности отслеживания представляют уровень точности, который требуется от модели. 0,7 соответствует точности 70%. Вы можете изменить его на желаемый уровень.

Получение и предварительная обработка ввода

Для успешного выполнения оценки позы человека с использованием MediaPipe, необходимо правильно получить и предварительно обработать вводные данные с камеры. Этот этап критически важен, так как качество входных данных напрямую влияет на точность распознавания позы и, следовательно, на подсчет отжиманий.

Первым шагом будет захват видео потока с веб-камеры. Для этого мы можем использовать библиотеку OpenCV, которая предоставляет удобные функции для работы с изображениями и видео. После инициализации камеры, мы будем считывать кадры в цикле, чтобы обрабатывать их по одному.

import cv2

Инициализация камеры
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# Чтение кадра из камеры
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break

После того как мы получили кадр, необходимо изменить его размер и цветовую схему для дальнейшей обработки. MediaPipe ожидает, что входные данные будут в формате RGB, поэтому мы преобразуем кадр из BGR (формат, используемый OpenCV) в RGB.

    # Преобразование цвета из BGR в RGB
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

Следующий шаг — это изменение размера кадра. MediaPipe работает лучше всего с изображениями фиксированного размера, поэтому мы можем изменить размер кадра до 640×480 пикселей. Это также поможет ускорить обработку, так как меньшие изображения требуют меньше вычислительных ресурсов.

    # Изменение размера кадра
frame_resized = cv2.resize(frame_rgb, (640, 480))

Теперь, когда у нас есть подготовленный кадр, мы можем передать его в модель MediaPipe для оценки позы. Однако перед этим стоит убедиться, что кадр правильно отформатирован и готов к обработке.

После обработки каждого кадра, мы можем отобразить его на экране, чтобы видеть, что происходит в реальном времени. Это также поможет нам убедиться, что захват и предварительная обработка выполняются корректно.

    # Отображение кадра
cv2.imshow('Camera Feed', frame)

# Выход из цикла при нажатии клавиши 'q'
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break

Не забудьте в конце освободить ресурсы, закрыв захват камеры и окна OpenCV. Это важно для предотвращения утечек памяти и других проблем.
# Освобождение ресурсов
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Таким образом, мы успешно получили и предварительно обработали вводные данные с камеры, что является важным шагом для дальнейшего анализа и подсчета отжиманий с использованием MediaPipe.
Отрисовка выявленных ориентиров на входе
Создайте пустой список, в котором будут храниться координаты каждого ориентира. Используйте класс draw_landmarks, чтобы нарисовать точку на каждом ориентире и связи между ними. Используя цикл for, выполните итерацию по ориентирам и сохраните идентификатор и координаты каждого ориентира в созданном вами списке. Используйте класс image.shape для расчета ширины и высоты видеовхода.
 lmList = []

if result.pose_landmarks:
    # Draws the landmarks' points and connects them
    mp_draw.draw_landmarks(image, result.pose_landmarks,
                               mp_pose.POSE_CONNECTIONS)

    for id, im in enumerate(result.pose_landmarks.landmark):
        # Finding the length and width of the video input
        h, w, _ = image.shape

        # Finding the exact coordinates of the body points
        X, Y = int(im.x * w), int(im.y * h)
        lmList.append([id, X, Y]) 
Идентификатор — это номер, присвоенный конкретному ориентиру моделью оценки позы MediaPipe. Определив позу человека на входе, вам нужно подсчитать количество отжиманий, которые он делает, если они есть.
Подсчет количества отжиманий
Подсчет количества отжиманий — это ключевая часть нашей системы, и для реализации этой функции нам нужно использовать данные, полученные от модели оценки позы. Мы будем отслеживать движения тела, чтобы определить, когда пользователь начинает и завершает отжимание.
Для начала, нам необходимо определить, какие ориентиры мы будем использовать для отслеживания. В случае отжиманий важными точками являются плечи, локти и запястья. Мы будем отслеживать положение этих суставов, чтобы определить, когда тело опускается вниз и поднимается вверх.
Когда пользователь начинает отжимание, его тело должно опуститься до определенного уровня, а затем подняться обратно. Мы можем установить порог, который будет определять, когда отжимание считается завершенным. Например, если угол между плечами и локтями достигает определенного значения, это будет сигналом о том, что отжимание завершено.
Для реализации этой логики в коде нам нужно будет создать переменные для хранения текущего состояния отжиманий (например, «выполняется ли отжимание») и общего количества отжиманий. Мы можем использовать простую логику, чтобы отслеживать изменения состояния:

Если пользователь начинает опускаться (например, угол между плечами и локтями уменьшается), мы проверяем, находится ли он в состоянии «выполняется отжимание». Если нет, мы меняем состояние на «выполняется отжимание».
Когда пользователь поднимается обратно, мы проверяем, достиг ли он исходного положения. Если да, и состояние «выполняется отжимание», мы увеличиваем счетчик отжиманий на единицу и меняем состояние на «не выполняется отжимание».

Таким образом, мы можем точно отслеживать количество выполненных отжиманий, основываясь на движениях пользователя. Это позволит не только вести учет, но и анализировать эффективность тренировки, а также корректировать технику выполнения упражнения.
Важно также учитывать возможные ошибки при выполнении отжиманий, такие как недостаточное опускание тела или неправильное положение рук. Для этого можно добавить дополнительные условия, которые будут проверять, соответствует ли выполнение отжиманий заданным критериям. Это поможет пользователю улучшить свою технику и избежать травм.
Таким образом, подсчет отжиманий с помощью Python и камеры становится не только полезным инструментом для отслеживания прогресса, но и способом повышения качества выполнения упражнений.
Отображение вывода
Вам нужно отобразить количество отжиманий, которые насчитала программа. Выводить значение счетчика на терминал каждый раз, когда пользователь делает полное отжимание. Наконец, отобразите вывод человека, выполняющего отжимания, с ориентирами, нарисованными на его теле.
             print(count)

    cv2.imshow("Push-up counter", cv2.flip(image, 1))
    key = cv2.waitKey(1)

    # Program terminates when q is pressed
    if key == ord('q'):
        break

cap.release() 
Вывод должен выглядеть примерно так:
Вы должны наблюдать обновление на терминале, когда человек на выходе делает полное отжимание.
Укрепите свои навыки компьютерного зрения
Укрепление навыков в области компьютерного зрения открывает перед вами множество возможностей, как в личных проектах, так и в профессиональной деятельности. Изучение основ и применение технологий, таких как MediaPipe, позволит вам не только создавать интересные приложения, но и углубить свои знания в области обработки изображений и анализа видео.
Первым шагом к улучшению ваших навыков является понимание теоретических основ компьютерного зрения. Изучите основные концепции, такие как обработка изображений, сегментация, распознавание объектов и оценка позы. Эти знания помогут вам лучше понять, как работают алгоритмы и модели, которые вы будете использовать в своих проектах.
Практика является ключевым элементом в обучении. Начните с простых проектов, таких как распознавание лиц или отслеживание движущихся объектов. Постепенно переходите к более сложным задачам, таким как оценка позы человека. Используйте доступные библиотеки, такие как OpenCV и MediaPipe, чтобы реализовать свои идеи и улучшить свои навыки программирования на Python.
Не забывайте о сообществе. Участвуйте в форумах, таких как Stack Overflow или специализированные группы в социальных сетях, где вы можете задавать вопросы, делиться своими проектами и получать отзывы. Это не только поможет вам решить возникающие проблемы, но и даст возможность узнать о новых подходах и методах в области компьютерного зрения.
Также стоит обратить внимание на онлайн-курсы и ресурсы, которые предлагают углубленное изучение компьютерного зрения. Платформы, такие как Coursera, Udacity и edX, предлагают курсы, разработанные ведущими университетами и специалистами в этой области. Эти курсы могут помочь вам систематизировать знания и получить новые навыки, которые вы сможете применять в своих проектах.
Наконец, не забывайте о важности постоянного обучения. Технологии развиваются с невероятной скоростью, и новые инструменты и методы появляются каждый день. Следите за последними тенденциями в области компьютерного зрения, читайте научные статьи и блоги, чтобы быть в курсе новых разработок и улучшений.
Развивая свои навыки в компьютерном зрении, вы не только сможете создать эффективные приложения, такие как система подсчета отжиманий, но и откроете для себя новые горизонты в мире технологий, что может привести к интересным карьерным возможностям и проектам.
Оптимизация производительности и точности модели
Для достижения высокой производительности и точности в задаче подсчета отжиманий с помощью Python и камеры компьютера необходимо учитывать несколько ключевых аспектов. В этой части статьи мы рассмотрим методы оптимизации, которые помогут улучшить как скорость работы модели, так и ее способность правильно распознавать движения.
1. Выбор подходящей модели для распознавания движений
Первым шагом к оптимизации является выбор модели машинного обучения, которая будет использоваться для распознавания движений. Существуют различные архитектуры нейронных сетей, такие как Convolutional Neural Networks (CNN) и Recurrent Neural Networks (RNN), которые могут быть адаптированы для задач компьютерного зрения. Для задач, связанных с анализом видео, часто используются модели, основанные на CNN, такие как YOLO (You Only Look Once) или OpenPose, которые способны эффективно отслеживать ключевые точки тела.
2. Предобработка данных
Предобработка входных данных играет важную роль в повышении точности модели. Это может включать в себя:

• Нормализация изображений: Приведение изображений к одному размеру и нормализация значений пикселей для улучшения сходимости модели.
• Аугментация данных: Использование техник, таких как вращение, изменение яркости и масштабирование, для увеличения объема обучающего набора данных и повышения устойчивости модели к различным условиям.

3. Оптимизация гиперпараметров

Настройка гиперпараметров модели, таких как скорость обучения, количество слоев и количество нейронов в каждом слое, может значительно повлиять на производительность. Использование методов, таких как Grid Search или Random Search, позволяет найти оптимальные значения гиперпараметров, что в свою очередь может улучшить как скорость обучения, так и качество предсказаний.

4. Использование аппаратного ускорения

Для повышения производительности можно использовать графические процессоры (GPU) или специализированные процессоры, такие как TPU (Tensor Processing Unit). Эти устройства способны обрабатывать большие объемы данных параллельно, что значительно ускоряет процесс обучения и выполнения модели.

5. Постобработка результатов

После того как модель сделала предсказания, важно провести постобработку результатов. Это может включать в себя:

• Фильтрация ложных срабатываний: Использование алгоритмов, таких как Kalman Filter, для сглаживания результатов и устранения шумов.
• Анализ временных рядов: Применение методов анализа временных рядов для более точного определения, когда именно произошло отжимание, основываясь на последовательности кадров.

6. Тестирование и валидация модели

Наконец, важно провести тщательное тестирование и валидацию модели на различных наборах данных, чтобы убедиться в ее надежности и точности. Использование кросс-валидации и метрик, таких как точность, полнота и F1-мера, поможет оценить эффективность модели и выявить возможные области для улучшения.

Оптимизация производительности и точности модели является ключевым этапом в разработке системы подсчета отжиманий с использованием Python и камеры. Следуя описанным выше рекомендациям, вы сможете создать более эффективное и точное решение для отслеживания физической активности.

Вопрос-ответ

Как читается Python?

Python (произносится как «пайтон», но многие говорят «питон») – это язык программирования общего назначения, который широко применяется в различных областях: от создания банальных веб-страниц до систем управления роверами на других планетах.

Что такое Python для чайников?

Python – это высокоуровневый язык программирования, который был разработан в конце 1980-х годов. Его разработчик, Гвидо ван Россум, вложил в основу языка простоту и читабельность кода, что позволяет использовать Python для быстрой и эффективной разработки.

Что можно делать с помощью Python?

Отслеживание ошибок в программном кодеАвтоматическая сборка программного обеспеченияУправление программными проектамиРазработка прототипов программного обеспеченияЕщё

Где можно тренировать Python?

#1 codecademy. #2 codewars. #3 python. Org. #4 Real Python. #5 W3Schools. #6 HackerRank. #7 LeetCode.

Советы

СОВЕТ №1

Используйте библиотеки OpenCV и NumPy для обработки видео с камеры. Эти инструменты помогут вам отслеживать движения и распознавать, когда вы выполняете отжимания, что значительно упростит процесс подсчета.

СОВЕТ №2

Настройте алгоритм распознавания движений так, чтобы он учитывал разные варианты выполнения отжиманий. Например, можно настроить систему на распознавание как стандартных отжиманий, так и модификаций, таких как отжимания с колен или широким хватом.

СОВЕТ №3

Обратите внимание на освещение и фон, когда будете проводить тесты. Хорошее освещение и контрастный фон помогут камере лучше распознавать ваши движения, что повысит точность подсчета отжиманий.

СОВЕТ №4

Добавьте функцию обратной связи, чтобы программа могла сообщать вам о количестве выполненных отжиманий в реальном времени. Это поможет вам следить за прогрессом и мотивировать себя во время тренировки.