YOLOv8 + OpenVINO 打造 健身计数系统

主要观点总结

文章介绍了使用Ultralytics YOLOv8姿势估计监控锻炼的技术。通过实时跟踪关键身体标志和关节增强锻炼评估，提供有关锻炼形式的即时反馈，并测量性能指标。文章还描述了一个基于YOLOv8 Pose + OpenVINO2023 + QT5的实时高效、多线程健身计数系统。

关键观点总结

关键观点1: 使用YOLOv8姿势估计进行锻炼监控

通过实时准确跟踪关键的身体标志和关节，增强锻炼评估，提供关于锻炼形式的即时反馈，并测量性能指标。

关键观点2: 算法设计思路

主要检查胳膊的三个关键点，依据这些关键点得到角度并定义两种不同的状态，只有在状态发生变换时才进行计数。

关键观点3: 代码实现与演示

定义了自定义与显示刷新类、用户主界面类和YOLOv8 Pose OpenVINO推理线程类等三个类。启动代码实现了主界面，并展示了六大案例，包括人像实时抠图、实时人脸识别等。

关键观点4: 六大案例介绍

整合了深度学习、OpenCV、QT5等开发框架，每个案例都展示了不同的应用场景和技术实现。

文章预览

点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 使用 Ultralytics YOLOv8 姿势估计来监控锻炼，通过实时准确跟踪关键的身体标志和关节来增强锻炼评估。该技术提供有关锻炼形式的即时反馈，跟踪锻炼程序，并测量性能指标。本文介绍了一种基于 YOLOv8 Pose + OpenVINO2023 + QT5 联合打造的实时高效、多线程、健身计数系统。  算法设计思路 主要是检查胳膊的三个关键点5，7，9。依据三个关键点得到一个角度，定义两个不同的状态分别是up跟down，只有状态发生变换的时候才计数， 大于145°为donw，每次up的时候才计数。 代码实现与演示 最终根据架构图，我们定义了下面三个类 1. 自定义与显示刷新类 2. 用户主界面类 4. YOLOv8 Pose OpenVINO推理线程类 启动代码如下： 实现的主界面与运行截图如下： 六大案例 整合了 ………………………………