CV项目肢体动作识别（三）内附完整代码和详细讲解

CV项目肢体动作识别（三）内附完整代码和详细讲解
首先我还是给出完整的代码，然后再进行详细的讲解。这一次我们用模块化的思想，把一个功能模块化（moudle),这种思想在工程中非常常见，在分工中你需要做好自己的工作就可以，最后再调用这些模块。

首先我给一个简化板的basic代码，第二个是我们模块化的代码，第一个代码和在（二）中讲解的已经非常详细了，这里我们就着重讲解怎么养模块化。

import cv2
import mediapipe as mp
import time
mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
mpPose = mp.solutions.pose
pose = mpPose.Pose()
cap = cv2.VideoCapture('PoseVideos/3.mp4')
pTime = 0
while True:success, img = cap.read()imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)results = pose.process(imgRGB)# print(results.pose_landmarks)if results.pose_landmarks:mpDraw.draw_landmarks(img, results.pose_landmarks, mpPose.POSE_CONNECTIONS)for id, lm in enumerate(results.pose_landmarks.landmark):h, w, c = img.shapeprint(id, lm)cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)cTime = time.time()fps = 1 / (cTime - pTime)pTime = cTimecv2.putText(img, str(int(fps)), (70, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(255, 0, 0), 3)cv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(1)

模块化的代码

import cv2
import mediapipe as mp
import time
import math
class poseDetector():def __init__(self, mode=False, upBody=False, smooth=True,detectionCon=0.5, trackCon=0.5):self.mode = modeself.upBody = upBodyself.smooth = smoothself.detectionCon = detectionConself.trackCon = trackConself.mpDraw = mp.solutions.drawing_utilsself.mpPose = mp.solutions.poseself.pose = self.mpPose.Pose(self.mode,   self.upBody, self.smooth,self.detectionCon,self.trackCon)def findPose(self, img, draw=True):imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)self.results = self.pose.process(imgRGB)if self.results.pose_landmarks:if draw:self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks,self.mpPose.POSE_CONNECTIONS)return imgdef findPosition(self, img, draw=True):self.lmList = []if self.results.pose_landmarks:for id, lm in enumerate(self.results.pose_landmarks.landmark):h, w, c = img.shape# print(id, lm)cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)self.lmList.append([id, cx, cy])if draw:cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)return self.lmListdef findAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True):# Get the landmarksx1, y1 = self.lmList[p1][1:]x2, y2 = self.lmList[p2][1:]x3, y3 = self.lmList[p3][1:]# Calculate the Angleangle = math.degrees(math.atan2(y3 - y2, x3 - x2) -math.atan2(y1 - y2, x1 - x2))if angle < 0:angle += 360# print(angle)# Drawif draw:cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), 3)cv2.line(img, (x3, y3), (x2, y2), (255, 255, 255), 3)cv2.circle(img, (x1, y1), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED)cv2.circle(img, (x1, y1), 15, (0, 0, 255), 2)cv2.circle(img, (x2, y2), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED)cv2.circle(img, (x2, y2), 15, (0, 0, 255), 2)cv2.circle(img, (x3, y3), 10, (0, 0, 255), cv2.FILLED)cv2.circle(img, (x3, y3), 15, (0, 0, 255), 2)cv2.putText(img, str(int(angle)), (x2 - 50, y2 + 50),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 2, (0, 0, 255), 2)return angle
def main():cap = cv2.VideoCapture('PoseVideos/1.mp4')pTime = 0detector = poseDetector()while True:success, img = cap.read()img = detector.findPose(img)lmList = detector.findPosition(img, draw=False)if len(lmList) != 0:print(lmList[14])cv2.circle(img, (lmList[14][1], lmList[14][2]), 15, (0, 0, 255), cv2.FILLED)cTime = time.time()fps = 1 / (cTime - pTime)pTime = cTimecv2.putText(img, str(int(fps)), (70, 50), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(255, 0, 0), 3)cv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(1)
if __name__ == "__main__":main()

首先我们来看下这句话
if name == “main”:
main()

非常常见，什么意思呢，就是如果只有我在run总体的时候他才会执行里面的函数，否则这里面的函数就不会执行。

那么这句话一般和模块的主函数一起使用
def main():

if name == “main”:
main()

接下来我们就把摄像头读取、fps 计算、显示都加入主函数当中。

def main():
cap = cv2.VideoCapture(0)
pTime = 0
while True:
success, img = cap.read()
cTime = time.time()
fps = 1 / (cTime - pTime)
pTime = cTime
cv2.putText(img, str(int(fps)，(70,50),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3,(255, 0, 0), 3)
cv2.imshow(“Image”, img)
cv2.waitKey(1)
if name == “main”:
main()

接下来我们需要创造一个class–类，也就是用来在这里面我们可以装很多我们分函数def的大篮子，你可以这么理解。
class poseDetector():

接下来我们就把这些函数装进去
首先第一个就是初始化函数
def__init__(self,mode=False,upBody=False,smooth=True,detectionCon=0.5, trackCon=0.5):
我们调用里面这些是什么呢？是我们调用了其他人提供的识别模型，这里需要我们输入变量，感兴趣可以直接打开官方库去查一下。

那么下面这个赋值是什么呢？
self.mode = mode
self.upBody = upBody
self.smooth = smooth
self.detectionCon = detectionCon
self.trackCon = trackCon
self.mpDraw = mp.solutions.drawing_utils
self.mpPose = mp.solutions.pose
self.pose = self.mpPose.Pose(self.mode, self.upBody, self.smooth,self.detectionCon,self.trackCon)

在面向对象的编程，那么这基本上每当我们创建一个新对象时，它都会有自己的变量。这里我们做一个自己的变量。

接下里我们需要对原本的主函数进行加工
这里就是获取图片后转化图片并且提取动作，用一个
def findPose(self, img, draw=True):可以把下面的抱起来，但是要注意，我们已经改变了变量，所以每个变量都是self.接东西
imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

imgRGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
self.results = self.pose.process(imgRGB)
if self.results.pose_landmarks:
if draw:
self.mpDraw.draw_landmarks(img, self.results.pose_landmarks,
self.mpPose.POSE_CONNECTIONS)
return img

那么写好分函数后我们就在主函数那里先声明一下，

detector = poseDetector()

然后加入主函数中
img = detector.findPose(img)

接下来我们就是找到这些动作点，我们直接函数是这个
for id, lm in enumerate(results.pose_landmarks.landmark):
h, w, c = img.shape
print(id, lm)
cx, cy = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
cv2.circle(img, (cx, cy), 5, (255, 0, 0), cv2.FILLED)

现在我们用一个函数def findPosition(self, img, draw=True):包住他
由于数据太多了，所以这里我们使用个数组self.lmList = []

lmList.append可以让每个元素都加入后尾。
写好这个函数后我们再加入到主函数中
lmList = detector.findPosition(img, draw=False)

那么如果像测量肢体的角度，可以用下面这个函数，今天没时间写了，有时间再补吧，有兴趣可以看下那函数，就是数学计算问题
def findAngle(self, img, p1, p2, p3, draw=True):

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