该任务需要使用计算机视觉和深度学习技术,结合OpenCV和TensorFlow等开源工具库进行实现。

首先,需要使用物体检测算法(如YOLOv4、SSD等)对击剑运动员进行检测,以确定击剑者的位置和姿态。然后,使用人体关键点检测算法(如OpenPose、PoseNet等)对击剑者的头、上身、大腿、小腿、脚、胳膊和手等关键部位进行识别。

接着,需要使用动作识别算法(如LSTM、CNN等)对击剑者正在执行的动作进行分类,如刺、削、挡等。根据分类结果,给出相应的文字输出。

最后,使用图像处理技术,在视频中显示出识别的信息,如在视频中标注击剑者的位置、关键点和动作,并在视频下方显示出文字输出的结果。同时,通过语音合成技术,可以将文字输出转化为语音输出,以提高用户体验。

总之,该任务需要使用多种计算机视觉和深度学习算法,结合图像处理和语音合成技术,才能实现对击剑运动员进行位置、关键点和动作的识别,并在视频中显示出识别的信息和给出相应的文字或语音输出。

Python 击剑识别:位置、关键点、动作分析及视频标注

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