AI大模型学习（14）AI 小白入门！用 OpenCV+Python 打造人体姿态识别系统，超详细教程来了

AI 小白入门！用 OpenCV+Python 打造人体姿态识别系统，超详细教程来了

大家好呀！最近不少小伙伴问我：“想入门 AI，但总觉得那些‘大模型’‘识别系统’太复杂，有没有简单又实用的小项目可以练手？” 今天就给大家带来一个超适合小白的 AI 小项目 ——用 OpenCV+Python 做人体姿态识别系统，不用复杂算法，跟着步骤走，你也能让电脑 “看懂” 人的动作！

一、先搞懂：什么是 “人体姿态识别”？

简单说，就是让电脑像人一样，能 “看到” 我们的身体动作 —— 比如你举了左手、抬起右腿，或者做了个深蹲，系统都能实时识别出来，还能在画面上标出你的关节位置（像肩膀、膝盖这些关键点）。

举个生活中的例子：健身 APP 里的 “动作纠正” 功能，就是靠姿态识别判断你深蹲时膝盖有没有超过脚尖；游戏里的体感操作，也离不开姿态识别的技术支持。而我们今天要做的，就是搭建一个基础版的 “姿态识别工具”，用电脑摄像头就能实时检测动作～

二、小白必看：需要准备哪些工具？

别担心，不需要昂贵的设备，只要你有一台能联网的电脑，跟着做就能搞定！

1. 核心工具：Python+OpenCV

• Python：一种特别好上手的编程语言，AI 领域最常用的 “工具语言”，就像搭积木的 “基础零件”。
• OpenCV：一个专门处理图像、视频的 Python 库，可以理解为 “电脑的眼睛”—— 能帮我们读取摄像头画面，还能在画面上画框、标关键点。

2. 关键 “插件”：MediaPipe

光有 “眼睛” 还不够，得让电脑 “看懂” 关节。这里我们用 Google 开发的MediaPipe Pose库，它已经帮我们做好了 “识别关节” 的核心逻辑，我们直接用就行（小白友好度拉满！）。

3. 准备步骤（超简单，跟着点就行）

首先确保你的电脑装了 Python（没装的话，搜 “Python 官网下载”，选 3.8 以上版本，安装时勾 “Add Python to PATH”）。

然后打开电脑的 “命令提示符”（Windows 按 Win+R，输 cmd；Mac 按 Command + 空格，输终端），复制粘贴下面的命令，按回车，等待安装完成：

什么是人体姿态识别？

人体姿态识别是让计算机理解人体动作的技术，广泛应用于：

• 健身APP动作纠正
• 体感游戏控制
• 智能安防监控

准备工作

1pip install opencv-python mediapipe
2

三、核心代码实现

1import cv2
2import mediapipe as mp
3
4# 初始化模型
5mp_pose = mp.solutions.pose
6pose = mp_pose.Pose()
7
8# 打开摄像头
9cap = cv2.VideoCapture(0)
10
11while cap.isOpened():
12    success, image = cap.read()
13    if not success:
14        continue
15    
16    # 姿态检测
17    results = pose.process(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
18    
19    # 绘制骨架
20    if results.pose_landmarks:
21        mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(
22            image, results.pose_landmarks, mp_pose.POSE_CONNECTIONS)
23    
24    cv2.imshow('Pose Detection', image)
25    if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:
26        break
27
28cap.release()
29

四、进阶功能

4.1 健身动作纠正系统

深蹲检测算法实现

1def check_squat(landmarks):
2    """
3    深蹲动作检测算法
4    :param landmarks: MediaPipe返回的33个关键点坐标
5    :return: (是否合格, 错误类型)
6    """
7    # 获取关键点索引(MediaPipe BlazePose模型)
8    LEFT_KNEE = 25
9    RIGHT_KNEE = 26
10    LEFT_ANKLE = 27
11    RIGHT_ANKLE = 28
12    LEFT_HIP = 23
13    RIGHT_HIP = 24
14    
15    # 计算膝盖与脚踝的垂直距离
16    knee_ankle_diff_y = abs(landmarks[LEFT_KNEE].y - landmarks[LEFT_ANKLE].y)
17    
18    # 计算髋关节角度(向量叉积公式)
19    hip_vector = (landmarks[LEFT_HIP].x - landmarks[RIGHT_HIP].x, 
20                 landmarks[LEFT_HIP].y - landmarks[RIGHT_HIP]

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