# test1

**Repository Path**: wangjiahao-wang/test1

## Basic Information

- **Project Name**: test1
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-03
- **Last Updated**: 2025-11-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能健身指导系统

🌐 **简体中文版本** | [English Version](README.md)

智能健身指导系统利用计算机视觉和深度学习技术，通过摄像头捕捉健身者的动作，实时提供健身动作的识别和指导反馈，帮助用户以更科学、安全的方式进行个人健身训练。

## 特性

- **实时视频捕获**：使用计算机或移动设备摄像头捕获用户的健身动作。
- **人体检测与姿态估计**：快速准确地从视频中检测人体并估计其姿态。
- **动作识别**：利用深度学习模型识别用户的健身动作。
- **即时反馈**：根据动作识别结果，提供动作改进的即时反馈。

## 项目结构
一个典型的智能健身指导系统可能包含以下几个主要部分：

- **图像采集模块**：使用摄像头实时捕获健身者的动作。
- **人体检测模块**：从采集到的图像中检测并提取健身者的身体。
- **姿态估计模块**：对检测到的人体进行骨骼关键点检测，估计其姿态。
- **动作识别模块**：基于人体的姿态信息，使用深度神经网络对当前动作进行分类。
- **指导反馈模块**：将识别的动作与标准动作模板进行比较，提供实时的健身指导和反馈。

```
visual-based-virtual-fitness-coach/
├── data/                  # 数据目录，存放训练数据和模型文件等
│   ├── models/            # 存放预训练模型和训练后的模型文件
│   └── videos/            # 存放用于测试的视频文件
├── docs/                  # 项目文档，包括设计文档、用户手册等
├── src/                   # 源代码目录
│   ├── capture.py         # 图像采集模块，负责视频流的捕获和处理
│   ├── detection.py       # 人体检测模块，用于从图像中检测人体
│   ├── pose_estimation.py # 姿态估计模块，实现姿态关键点的检测
│   ├── action_recognition.py # 动作识别模块，负责动作的识别和分类
│   └── feedback.py        # 指导反馈模块，根据动作识别结果提供反馈
├── tests/                 # 测试代码目录，包含单元测试和集成测试
│   ├── test_capture.py
│   ├── test_detection.py
│   └── test_pose_estimation.py
├── utils/                 # 工具代码目录，存放辅助函数和工具类
│   └── utils.py           # 通用工具函数，如图像处理、数据转换等
├── requirements.txt       # 项目依赖文件，列出所有外部库的版本
└── main.py                # 主程序入口，整合各模块提供完整的功能
```
## 开始使用

### 环境要求

- Python 3.7+
- 兼容的操作系统：Windows, macOS, Linux
- 摄像头

### 安装

首先，克隆项目到本地：

```
git clone https://gitee.com/Snake-Konginchrist/visual-based-virtual-fitness-coach.git
cd visual-based-virtual-fitness-coach
```

安装所需依赖：

```
pip install -r requirements.txt
```

### 运行

启动智能健身指导系统：

```
python main.py
```

## 使用说明

1. 确保摄像头已连接并可正常工作。
2. 运行程序后，站在摄像头前并开始您的健身动作。
3. 系统将实时显示视频并提供动作指导反馈。

## 开发

### 项目结构

详见项目[项目结构](#项目结构)部分。

### 添加新的动作识别模型

1. 训练您的模型并保存。
2. 将模型文件放置在`data/models`目录。
3. 修改`action_recognition.py`，以使用新模型进行动作识别。

## 贡献

我们欢迎所有形式的贡献，无论是新功能的建议、代码改进、文档更新还是问题报告。请通过GitHub issue或pull request与我们联系。

## 许可证

本项目采用MIT许可证。详情请见[LICENSE](LICENSE)文件。

## 致谢

感谢所有开源项目和库的作者，他们的工作为本项目的开发提供了巨大帮助。

## 联系方式
- GitHub: [Snake-Konginchrist](https://github.com/Snake-Konginchrist)
- Gitee: [Snake-Konginchrist](https://gitee.com/Snake-Konginchrist)
- 邮箱（开发者）: [developer@skstudio.cn](mailto:developer@skstudio.cn)
- 邮箱（商务合作）：[contact@skstudio.cn](mailto:contact@skstudio.cn)
- 官方网站（中国）: [彩旗工作室](https://www.skstudio.cn)
- 官方网站（国际）: [SK Studio](https://www.sihuangtech.com)
- 彩旗开源交流QQ群：[点击加入QQ群](https://qm.qq.com/q/tkZHCKiY36)
- Discord服务器：[点击加入Discord社区](https://discord.gg/thWGWq7CwA)

## Star History

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Snake-Konginchrist/visual-based-virtual-fitness-coach&type=Date)](https://www.star-history.com/#Snake-Konginchrist/visual-based-virtual-fitness-coach&Date)