@Stantin1 июн 2020 в 12:29

Детектор приседаний на OpenCV и Tensorflow

5 мин

11K

Python * TensorFlow * Машинное обучение * Обработка изображений * Raspberry Pi *

+23

Комментарии 20

@e1t1 1 июн 2020 в 14:52

Хочется такое для бассейна, что бы перестать считать проплытое:)

@Stantin 1 июн 2020 в 15:39

Оказывается, уже есть:
github.com/DaireNiC/Swimmer-Stroke-Analysis-Tensorflow

@Grinz 2 июн 2020 в 13:09

Смарт-часы, на мой взгляд, выполняют данную функцию проще и надежнее.

@Stantin 2 июн 2020 в 13:10

Что если надо просматривать людей, у которых нет часов?

@e1t1 2 июн 2020 в 17:33

Простите не пользователя, Смарт-часы считают проплытое? Насколько среди них это распространено? Или нужно искать?

@Stantin 2 июн 2020 в 17:58

Насколько распространено не скажу, но у Гармина многие модели точно умеют:
https://www.yourswimlog.com/garmin-swim-watch-review/

@andreyle 1 июн 2020 в 15:24

Осталось добавить чтобы программа распознала звук «ку»…

@Stantin 1 июн 2020 в 15:40

Тогда можно будет читить, визуально как-то надежнее :)

@Metotron0 1 июн 2020 в 16:34

Тоже первая мысль была, что статья о том, как выписывать штрафы за то, что кто-то не сделал ку.

@Stantin 1 июн 2020 в 18:01

У каждого своя деформация…

@dkurt 1 июн 2020 в 21:59

Надеюсь, c последней версией проблем с OpenCV уже не будет и сможете перебраться) Кстати, можно попробовать OpenCV.js с запуском сети прямо из браузера а хранить проект на GitHub Pages.

Уж такой вот он TensorFlow и Keras, что как минимум по три варианта подграфа хранится в сохраняемых моделях для, казалось бы, одних и тех же слоёв, поэтому выкручиваемся через поиск паттернов или по аналогии с Caffe, с текстовым графом.

@Stantin 1 июн 2020 в 22:45

Скоро будет релиз? Текущая «последняя» проблемы не решает — я специально апгрейднулся на opencv_contrib_python-4.2.0.34, но не помогло.

У меня браузер столько памяти жрет, что прямо страшно представить, что будет если туда воткнуть еще и TF :)

@dkurt 2 июн 2020 в 12:00

Последний релиз 4.3.0, просто не доступен через pip на данный момент.

@Stantin 2 июн 2020 в 13:08

ого, sourceforge? Думал все с него переехали на гитхаб уже.

@dkurt 3 июн 2020 в 08:16

Sourceforge автоматически берёт бинарники с GitHub Releases страницы

@darkAlert 2 июн 2020 в 08:41

Для такой задачи я бы использовал Pose Estimation. Например связку YOLOv3+OpenPose+VideoPose3d, что в итоге выдавало бы информацию о 3д джоинтах человека. Далее уже можно навесить классификацию именно на эти джоинты, а не на исходную картинку.

@Stantin 2 июн 2020 в 13:07

Интересная идея про позы, однако подозреваю, что в плане скорости там будет гораздо медленнее, особенно на Raspberry.

@bit 3 июн 2020 в 07:45

при расширении списка упражнений такой подход должен быть более эффективным, но он более энергоёмкий, явно не для малинки.

@blooddisco 2 июн 2020 в 14:56

Осталось прикрутит еще детект бутылки :)

@Stantin 2 июн 2020 в 14:56

Сёмок тогда уж…

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий