Python MediaPipe 姿势识别与动作分类：详细步骤解析

使用 MediaPipe 进行人体姿势识别和动作分类的详细步骤

本教程将引导你使用 Python 和 MediaPipe 库进行人体姿势识别和动作分类。我们将从读取视频文件开始，逐步处理每帧图像，并最终识别出动作类型。

核心步骤

1. 加载模型和分类器: 首先，需要加载预训练好的 MediaPipe 人体姿势模型和 KNN 分类器。这些模型将在后续步骤中用于姿势检测和动作分类。
2. 打开视频文件: 接下来，打开输入视频文件并获取其帧率和分辨率。这些信息将用于后续处理和输出视频的生成。
3. 创建输出视频文件: 创建输出视频文件，用于保存处理后的视频帧和识别结果。
4. 处理每帧视频: 对于视频文件中的每一帧，执行以下步骤： a. 转换为 RGB 格式: 将帧转换为 RGB 格式，因为 MediaPipe 人体姿势模型仅支持 RGB 图像。 b. 人体姿势检测: 使用 MediaPipe 模型对每一帧进行人体姿势检测，并绘制人体骨架。 c. 计算角度: 根据人体骨架计算出各个关键点之间的角度。 d. KNN 预测: 将角度数据输入预训练好的 KNN 分类器中，进行动作类型预测。 e. 显示结果: 在输出图像上显示角度值和动作类型。 f. 写入输出视频: 将处理后的视频帧写入输出视频文件。 g. 显示当前帧结果: 在屏幕上显示当前帧的处理结果。 h. 检测退出: 检测用户是否按下 'q' 键，如果按下则退出程序。
5. 释放资源: 处理完成后，释放所有资源，包括人体姿势模型、KNN 分类器、输入和输出视频文件等。

流程图

无法生成流程图描述，建议使用流程图软件手动绘制流程图。