Monitorização de treinos com o Ultralytics YOLO26#

Para monitorizares os teus treinos com o Ultralytics YOLO26, podes utilizar as capacidades de estimativa de pose para acompanhar e analisar os principais pontos de referência e articulações do corpo em tempo real. Isto permite-te receber feedback instantâneo sobre a execução dos exercícios, contar repetições e medir métricas de desempenho. Podes começar por utilizar o código de exemplo fornecido para flexões, elevações ou exercícios abdominais, conforme mostrado:

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 obteres mais opções de personalização e definições, consulta a secção AIGym na documentação.

A utilização do Ultralytics YOLO26 para a monitorização de treinos proporciona várias vantagens importantes:

• Desempenho otimizado: Ao personalizares os treinos com base nos dados de monitorização, podes obter melhores resultados.
• Concretização de objetivos: Acompanha e ajusta facilmente os objetivos de condição física para obter progressos mensuráveis.
• Personalização: Obtém planos de treino personalizados com base nos teus dados individuais para uma eficácia ideal.
• Consciência da saúde: Deteção precoce de padrões que indicam potenciais problemas de saúde ou excesso de treino.
• Decisões informadas: Toma decisões baseadas em dados para ajustar as rotinas e definir objetivos realistas.

Podes ver uma demonstração em vídeo no YouTube para observar estas vantagens em ação.

O Ultralytics YOLO26 é altamente preciso na deteção e no acompanhamento de exercícios graças às suas capacidades avançadas de estimativa de pose. Consegue acompanhar com precisão os principais pontos de referência e articulações do corpo, fornecendo feedback em tempo real sobre a execução dos exercícios e as métricas de desempenho. Os pesos pré-treinados e a arquitetura robusta do modelo garantem elevada precisão e fiabilidade. Para veres exemplos do mundo real, consulta a secção de aplicações no mundo real na documentação, que apresenta a contagem de flexões e elevações.

Sim, o Ultralytics YOLO26 pode ser adaptado a rotinas de treino personalizadas. A classe AIGym deteta repetições de exercícios utilizando os argumentos up_angle, down_angle e kpts. Podes especificar pontos-chave e ângulos para detetar exercícios específicos. Aqui tens um exemplo de configuração:

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 obteres mais informações sobre a configuração dos argumentos, consulta a secção Argumentos AIGym. Esta flexibilidade permite-te monitorizar vários exercícios e personalizar as rotinas com base nos teus objetivos de condição física.

Para guardares o resultado da monitorização de treinos, podes modificar o código para incluir um gravador de vídeo que guarde os fotogramas processados. Eis um exemplo:

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 configuração grava o vídeo monitorizado num ficheiro de saída, permitindo-te rever mais tarde o teu desempenho no treino ou partilhá-lo com treinadores para obter feedback adicional.