Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之仰卧起坐 DF创客社区

本帖最后由云天于 2022-2-21 22:34 编辑

【项目背景】
仰卧起坐（sit-up），是一种锻炼身体的方式。长时间锻炼，需要毅力坚持。但也可以让枯燥的运动，变的有乐趣。今天这个项目让人工智能陪我们一起快乐健身。
【项目设计】

使用Mind+Python模式下加载Google的开源Mediapipe人工智能算法库，识别人体姿态，利用动作中躯体大腿的夹角的变化来判断仰卧起坐的个数，并通过物联网控制LED灯实时显示个数、语音合成模块播报个数。
【测试程序】
通过测试程序，获取到腿弯曲角度，躯体动作角度范围。


import numpy as np
import time
import cv2
import PoseModule as pm

cap = cv2.VideoCapture('ywqz2.mp4')
detector = pm.poseDetector()

pTime = 0
success=True


while success:
  success, img = cap.read()
  if success:
    img = cv2.resize(img, (640, 480))

    img = detector.findPose(img, False)
    lmList = detector.findPosition(img, False)
    
    if len(lmList) != 0:

        angle2=detector.findAngle(img, 12, 24, 26)
        angle3=detector.findAngle(img, 24, 26, 28)
   
    cTime = time.time()
    fps = 1 / (cTime - pTime)
    pTime = cTime
    cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5)
    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(1)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()


复制代码

【个数朗读】
使用pyttsx3库文字转语音，播报“仰卧起坐”个数。
在Mind+Python模式下，使用“库管理——推荐库”进行安装。



import numpy as np
import time
import cv2
import PoseModule as pm
import pyttsx3 
engine = pyttsx3.init()
cap = cv2.VideoCapture('ywqz2.mp4')
detector = pm.poseDetector()
count = 0
dir = 0
pTime = 0
success=True

countpre=0

while success:
  success, img = cap.read()
  if success:
    img = cv2.resize(img, (640, 480))

    img = detector.findPose(img, False)
    lmList = detector.findPosition(img, False)
    
    if len(lmList) != 0:
       #身体弯曲角度
        angle2=detector.findAngle(img, 12, 24, 26)
复制代码

由于使用“engine.runAndWait()”这条语句，所以在“起坐”过程中，当次数有变化时，因朗读次数，而使得程序停滞在朗读处，等待朗读结束。现象是窗口画面会停滞不动。请看以下测试视频：

【利用物联网】
刚开始准备使用Pinpong库解决以上问题。但由于运行者需侧身对着摄像头（笔记本自带），又有一定的距离，如果使用Pinpong库驱动彩灯和发声模块，势必要使用很长的数据线，才能让使用者看到效果。所以采用Python+Easy IOT物联网技术，无线传输数据。让Arduino通过物联网模块接收数据，通过语音合成模块播放个数数据，并用LED灯显示个数。
1、Easy IOT 设置，获取参数

2、组装硬件

4、编写并上传程序

Arduino，通过物联网模块接收物联网发送过来的数字，并通过语音合成模块播报出来，且通过LED灯显示。

【Mind+Python主程序】

连接物联网Easy IOT，当个数发生改变后，向物联网发送个数。




import numpy as np
import time
import cv2
import PoseModule as pm
import siot


siot.init(client_id="SyWH2Af2sV",server="iot.dfrobot.com.cn",port=1883,user="X8jykxFnR",password="u8jskbFngz")
siot.connect()
siot.loop()

cap = cv2.VideoCapture(0)
detector = pm.poseDetector()
count = 0
dir = 0
pTime = 0
success=True

countpre=0

while success:
  success, img = cap.read()
  if success:
    img = cv2.resize(img, (640, 480))

    img = detector.findPose(img, False)
    lmList = detector.findPosition(img, False)
    
    if len(lmList) != 0:
       #身体弯曲角度
        angle2=detector.findAngle(img, 12, 24, 26)
        angle3=detector.findAngle(img, 24, 26, 28)
        if angle3>270:
          if angle2 >130:
            
            if dir == 0:
                count += 0.5
                dir = 1
          if angle2 < 80:
            
            if dir == 1:
                count += 0.5
                dir = 0
          if countpre!=int(count):
             countpre=int(count)
             siot.publish(topic="5n92uqBMg", data=str(int(count)))
             print(int(count))
    cTime = time.time()
    fps = 1 / (cTime - pTime)
    pTime = cTime
    cv2.putText(img, str(int(count)), (50, 450), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 0, 0), 5)
    cv2.putText(img, str(int(fps)), (50, 100), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 5,(255, 255, 0), 5)
    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(1)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
复制代码

【演示视频】

1、语音合成声音较小，在现场因为在身边听得清楚，电脑录进的声音较小，需要仔细听。2、由于将脚放入垫子里，所以人工智能一直在找脚的位置，看来还不是很聪明。

备注：
存在脊柱损伤风险
动作到位的仰卧起坐会牵涉到臀肌和腹肌，这样就需要弓背，很容易导致脊柱受损。这种风险不仅对于腹肌力量差的人是存在的，而且对于那些经常锻炼的人亦然。他们训练任务中需要作足够多的仰卧起坐使腹肌极度疲劳，而这也可能导致脊柱损伤。除去这些风险，臀肌施加的杠杆力也会压迫腰椎间盘。美军很多部队的训练中已经去除了仰卧起坐，因为经测试发现仰卧起坐会导致背部损伤，以及因脊髓受压迫而引起的疼痛或麻木。

[项目分享]Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之仰卧起坐

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