yoga pose detection correction

요가 포즈 탐지 및 교정 대학 프로젝트

새로운 포즈 추가

가급적 이미지는 JPG/JPEG 여야하고 이미지 이름은 [number].jpg 여야합니다.

1. ./poses_dataset/Images 에서 새 디렉토리를 만듭니다 (이름은 무엇이든 할 수 있지만 포즈의 이름을 사용하는 것이 좋습니다)를 포지스 이미지로 채우십시오.
2. ./poses_dataset/angles (폴더 이름은 1 단계에서 사용 된 것과 동일해야 함)에 다른 디렉토리를 작성하고 포즈의 이미지를 넣습니다. 이 디렉토리의 이미지는 라이브 탐지 중에 사용자의 포즈가 권장되는 것으로 비교되는 것처럼 '알려진 좋은'포즈 각도 (포즈는 완벽해야 함)로 사용됩니다.
3. 가상 환경에서 create_poses_csv.ipynb 실행하십시오. 이것은 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correcrection/blob/blob/main/create_poses_csv.ipynb?short_path=100120 (x, y, z, 및 가시성 값을 모두 가지고있는 모든 지적의 모든 지적을 가지고있는 파일을 만듭니다 ./poses_dataset/Images 예배 규칙서. 생성 된 CSV 파일의 포즈 열 값은 정수가됩니다.
4. 그런 다음 create_angles_csv.ipynb 실행하십시오. 이것은 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/blob/main/create_angles_csv.ipynb?short_path=1104라는 다른 CSV를 생성 할 것입니다.
5. 그런 다음 3 단계에서 생성 된 CSV를 입력 파일로 사용하여 데이터를 훈련/테스트하는 rfc_model.ipynb 실행하십시오. 그런 다음 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/blob/main/rfc_model.ipynb?short_path=100100144라는 .model 파일을 만듭니다
6. 이 변수를 live_detection.py https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/blob/main/live_detection.py#l106 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/blob/live/live/live/live hot hot hot hote 4 단계와 5 단계에서.
7. 마지막 으로이 사전을 원하는 포즈 이름에 맞게 변경하십시오. https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/blob/main/live_detection.py#l26

참고 : 프로젝트 구조에 대해서는 https://github.com/bourbonbourbon/yoga-pose-detection-correction/tree/1c9a4e50c00be9a8b677632901e6b8b0c459b6f4를 참조하십시오.

설정

1. 파이썬 가상 환경을 만듭니다.
2. venv를 활성화하십시오.
3. pip install -r requirements.txt 사용하여 requirements.txt 에서 모든 라이브러리를 설치하십시오.
4. 카메라를 연결하십시오.
5. python live_detection.py 명령을 실행하십시오.
6. 조명이 밝은 방에 서십시오.
7. 당신이 완전히 프레임에 도착하는 방식으로 서십시오.