基于深度学习（BlazePose模型）的人体姿态估计模型31(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_

基于深度学习（BlazePose模型）的人体姿态估计模型31(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
能够实现健身动作识别、计数和实时姿态检测功能。系统支持图片、视频和实时摄像头输入，可以对多种健身动作进行识别和计数。

• 支持的动作类型：
• 开合跳
  核心功能

1. 健身动作实时计数

2. 视频动作计数分析

3. 关键点检测（支持图片/视频/实时检测）

4. 姿态分析和可视化
   实现逻辑

5. 视频处理流程

6. 输入处理

   • 支持摄像头实时输入
   • 支持视频文件输入
   • 支持图片文件输入

7. 姿态检测

   • 使用MediaPipe进行人体关键点检测
   • 提取33个关键点坐标
   • 实时绘制骨架连接线

8. 特征提取

   • 将关键点坐标转换为特征向量
   • 计算关键点之间的相对位置
   • 生成标准化的姿态表示

9. 动作识别

   • 基于预训练模型进行姿态分类
   • 使用EMA平滑处理分类结果
   • 实时更新识别状态

10. 计数统计

    • 跟踪动作状态变化
    • 统计有效重复次数
    • 显示实时计数结果