Monitorización de entrenamientos con Ultralytics YOLO26#

Para monitorizar tus entrenamientos con Ultralytics YOLO26, puedes utilizar las capacidades de estimación de poses para realizar un seguimiento y analizar los puntos de referencia y las articulaciones clave del cuerpo en tiempo real. Esto te permite recibir información instantánea sobre la técnica de tus ejercicios, contar repeticiones y medir métricas de rendimiento. Puedes empezar utilizando el código de ejemplo proporcionado para flexiones, dominadas o ejercicios abdominales, como se muestra a continuación:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break
    results = gym(im0)

cv2.destroyAllWindows()

Para obtener más información sobre la personalización y los ajustes, consulta la sección AIGym de la documentación.

El uso de Ultralytics YOLO26 para monitorizar entrenamientos ofrece varias ventajas clave:

• Rendimiento optimizado: Al adaptar los entrenamientos según los datos de monitorización, puedes obtener mejores resultados.
• Consecución de objetivos: Realiza un seguimiento sencillo de tus objetivos de fitness y ajústalos para lograr un progreso medible.
• Personalización: Obtén planes de entrenamiento personalizados según tus datos individuales para conseguir la máxima eficacia.
• Conciencia sobre la salud: Detección temprana de patrones que indican posibles problemas de salud o sobreentrenamiento.
• Decisiones informadas: Toma decisiones basadas en datos para ajustar las rutinas y establecer objetivos realistas.

Puedes ver una demostración en vídeo de YouTube para observar estas ventajas en acción.

Ultralytics YOLO26 ofrece una gran precisión al detectar y realizar un seguimiento de los ejercicios gracias a sus capacidades de estimación de poses de vanguardia. Puede realizar un seguimiento preciso de los puntos de referencia y las articulaciones clave del cuerpo, proporcionando información en tiempo real sobre la técnica de los ejercicios y las métricas de rendimiento. Los pesos preentrenados y la sólida arquitectura del modelo garantizan una precisión y fiabilidad elevadas. Para consultar ejemplos del mundo real, visita la sección de la documentación sobre aplicaciones del mundo real, que muestra el conteo de flexiones y dominadas.

Sí, Ultralytics YOLO26 se puede adaptar a rutinas de entrenamiento personalizadas. La clase AIGym detecta las repeticiones de los ejercicios mediante los argumentos up_angle, down_angle y kpts. Puedes especificar puntos clave y ángulos para detectar ejercicios concretos. Este es un ejemplo de configuración:

from ultralytics import solutions

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],  # For pushups - can be customized for other exercises
)

Para obtener más información sobre cómo configurar los argumentos, consulta la sección Argumentos AIGym. Esta flexibilidad te permite monitorizar diversos ejercicios y personalizar las rutinas según tus objetivos de fitness.

Para guardar los resultados de la monitorización de entrenamientos, puedes modificar el código para incluir un escritor de vídeo que guarde los fotogramas procesados. Este es un ejemplo:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

video_writer = cv2.VideoWriter("workouts.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],
)

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break
    results = gym(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Esta configuración escribe el vídeo monitorizado en un archivo de salida, lo que te permite revisar más tarde el rendimiento de tu entrenamiento o compartirlo con entrenadores para obtener información adicional.