yoga pose detection correction

ヨガポーズ検出および修正カレッジプロジェクト

新しいポーズを追加します

できれば画像はjpg/jpegでなければならず、画像名は[number].jpgでなければなりません。

1. ./poses_dataset/Imagesに新しいディレクトリを作成します（名前は何でもできますが、ポーズの名前を使用することをお勧めします）。ポーズ画像を入力します。
2. ./poses_dataset/angles （フォルダー名はステップ1で使用されたものと同じである必要があります）に別のディレクトリを作成し、ポーズの1つの画像を配置します。このディレクトリの画像は、ライブ検出中にユーザーのポーズがこのポーズと比較され、推奨事項を作成するために、「既知の良い」ポーズ角として使用されます（ポーズは完璧である必要があります）。
3. virtual envでcreate_poses_csv.ipynb実行します。これにより、https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-sectection-correction/blob/blob/main/create_poses_csv.ipynb ./poses_dataset/Images short_path=120（何でも名前を付けることができます）という名前のファイルが作成されます。生成されたCSVファイルのポーズ列値は整数になります。
4. 次に、 create_angles_csv.ipynb実行します。これにより、https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-sectection-correction/blob/main/create_angles_csv.ipynb?short_path=1104という名前の別のCSVが作成されます。
5. 次に、ステップ3で生成されたCSVを入力ファイルとして使用してデータをトレーニング/テストするrfc_model.ipynbを実行します。次に、https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-setection-crecrection/blob/main/rfc_model.ipynb?short_path=1#l44という名前の.modelファイルを作成します
6. live_detection.py https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-section-correction/blob/main/live_detection.py#l106 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-created/blob/blob/main/detection/cedmain/detection/github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detect 4と5。
7. 最後に、この辞書を変更して、必要なポーズ名を一致させます。 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-setection-correction/blob/main/live_detection.py#l26

注：プロジェクト構造については、https：//github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-sectece-correction/tree/1c9a4e50c00be9a8b677632901e6b8b0c459b6f4を参照してください。

設定

1. Python仮想環境を作成します。
2. venvをアクティブにします。
3. pip install -r requirements.txtを使用して、 requirements.txtからすべてのライブラリをインストールします。
4. カメラを接続します。
5. コマンドpython live_detection.pyを実行します。
6. 明るい部屋に立ってください。
7. あなたが完全にフレームにいるように、ある意味で立ってください。