Ultralytics YOLO26 ile Antrenman İzleme#

Ultralytics YOLO26 ile antrenmanlarını izlemek için temel vücut noktalarını ve eklemleri gerçek zamanlı olarak takip edip analiz etmek üzere poz tahmini özelliklerinden yararlanabilirsin. Böylece egzersiz formun hakkında anında geri bildirim alabilir, tekrarları sayabilir ve performans ölçütlerini ölçebilirsin. Aşağıda gösterildiği gibi şınav, barfiks veya karın egzersizleri için sağlanan örnek kodu kullanarak başlayabilirsin:

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)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Daha fazla özelleştirme ve ayar için belgelerdeki AIGym bölümüne başvurabilirsin.

Antrenman izleme için Ultralytics YOLO26 kullanmanın birkaç önemli avantajı vardır:

• Performans Optimizasyonu: Antrenmanları izleme verilerine göre kişiselleştirerek daha iyi sonuçlar elde edebilirsin.
• Hedeflere Ulaşma: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini kolayca izleyip ayarlayabilirsin.
• Kişiselleştirme: En iyi sonuçlar için kişisel verilerine dayalı özel antrenman planları alabilirsin.
• Sağlık Farkındalığı: Olası sağlık sorunlarına veya aşırı antrenmana işaret eden örüntüleri erken tespit edebilirsin.
• Bilinçli Kararlar: Rutinlerini ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar alabilirsin.

Bu avantajları uygulamada görmek için bir YouTube video gösterimini izleyebilirsin.

Ultralytics YOLO26, son teknoloji poz tahmini özellikleri sayesinde egzersizleri algılama ve izleme konusunda oldukça doğrudur. Temel vücut noktalarını ve eklemleri hassas biçimde takip ederek egzersiz formu ve performans ölçütleri hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Modelin önceden eğitilmiş ağırlıkları ve sağlam mimarisi yüksek hassasiyet ve güvenilirlik sağlar. Gerçek dünyadan örnekler için, şınav ve barfiks sayımını gösteren belgelerdeki gerçek dünya uygulamaları bölümüne göz at.

Evet, Ultralytics YOLO26 özel antrenman rutinlerine uyarlanabilir. AIGym sınıfı, up_angle, down_angle ve kpts bağımsız değişkenlerini kullanarak egzersiz tekrarlarını algılar. Belirli egzersizleri algılamak için temel noktaları ve açıları belirtebilirsin. Örnek bir kurulum:

from ultralytics import solutions

gym = solutions.AIGym(
    line_width=2,
    show=True,
    kpts=[6, 8, 10],  # Şınav için — diğer egzersizlere göre özelleştirilebilir
)

Bağımsız değişkenleri ayarlama hakkında daha fazla bilgi için Arguments AIGym bölümüne başvur. Bu esneklik, çeşitli egzersizleri izlemeni ve rutinleri fitness hedeflerine göre özelleştirmeni sağlar.

Antrenman izleme çıktısını kaydetmek için işlenmiş kareleri kaydeden bir video yazıcı ekleyerek kodu değiştirebilirsin. Örnek:

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()

Bu kurulum, izlenen videoyu bir çıktı dosyasına yazar; böylece antrenman performansını daha sonra inceleyebilir veya ek geri bildirim almaları için antrenörlerle paylaşabilirsin.