AI 健身教练
Personal AI Trainer
📌 项目介绍
用姿态估计实时判断健身动作是否标准：以深蹲为例，计算髋、膝、踝关节的角度变化，判断动作幅度是否到位、节奏是否合理，并实时计数。
在 Pose Estimation 项目的基础上加入关节角度计算与动作状态机（起/落/计数），是「CV 落地方案」的典范。
🧰 环境与物料
- 电脑 + 摄像头
- Python 3.7+ 环境
- pip 安装：opencv-python、mediapipe、cvzone、numpy
- （可选）瑜伽垫与全身拍摄空间
🔧 步骤拆解
1
姿态检测基础
用 PoseModule 实时获取人体 33 个关键点
确认深蹲相关的髋、膝、踝关键点索引
2
计算关节角度
用三点坐标计算夹角（如髋-膝-踝）
写成通用函数：三点坐标 → 角度
3
判断动作阶段
膝盖角度大 = 站立，小 = 下蹲
定义 0°~90° 为下蹲区间等规则
4
计数逻辑
状态机：站立→下蹲→站立 算完成一次
加防抖：在阈值附近滞留一段时间再切换状态
5
姿势提醒
当角度异常（如膝盖内扣）时提示
在画面上显示文字与进度条
6
扩展多动作
弯举看肘关节、举腿看髋关节
把动作规则参数化，一套框架支持多种训练
💡 要点提示
- 侧面拍摄对角度计算最友好，正面容易自遮挡
- 计数阈值要留滞回（进入阈值与退出阈值不同），防止临界抖动
- 角度曲线可视化（折线图）能帮你校准判定规则