在AI健身应用中，通过关键点检测技术可以实现对用户动作的精准捕捉和分析，从而进行统计计数和规范性姿态识别。 统计计数：比如在做瑜伽、健身操等运动时，系统可以通过对人体关键点（如手部、脚部、关节等）的实时追踪，精确计算用户的动作次数。例如，在做深蹲或俯卧撑时，系统能通过检测髋关节和膝关节的角度变化来判断每次动作是否完成，进而准确计数。规范性姿态识别：关键点检测技术能够实时获取人体各部位的位置信息，

和CPoseExtract一样， CPoseClassify设计为一个纯虚类，规定了基本的调用接口函数，便于后续扩展使用。该类主要用于判断一帧骨骼关键点数据属于引体向上动作中的状态类型。 // https://www.wikihow.com/Do-a-Chin-Upenum PullupCls{None = -1, // 未知占位Drape = 0, // 悬垂Raise = 1, /

CPoseRender 主要是为了简化openpose中的调用方式进行简化重写，只需要opencv的参数即可使用。 1、CPoseRender 声明 #pragma once#include "opencv2/core.hpp"#include "CPoseClassify.h"#include "Keypoints.h"namespace Utils {// fastmath, taken

在前文 【基于openpose的引体向上的识别计数统计项目（1）背景和项目介绍】 介绍了整体项目结构。本文详细说明CPullupCounter类的设计与实现。 1、设计思路 外部调用的应用层类，初始化之后，传递连续的图像帧，内部将实时提取骨骼关键点、判断动作状态、时序判断、统计等，最后获取最终统计结果，如时间、关键画面等。 这里再次给出外部使用的主要调用代码部分，后面进行详细说明。 CPu