Ultralytics YOLO11 kullanarak Egzersiz İzleme

Ultralytics YOLO11 ile poz tahmini yoluyla egzersizlerin izlenmesi, temel vücut işaretlerini ve eklemleri gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde izleyerek egzersiz değerlendirmesini geliştirir. Bu teknoloji, egzersiz formu hakkında anında geri bildirim sağlar, egzersiz rutinlerini izler ve performans ölçümlerini ölçerek hem kullanıcılar hem de eğitmenler için egzersiz seanslarını optimize eder.

İzle: Ultralytics YOLO11 | Şınav, Barfiks, Ab Egzersizleri Kullanılarak İzlenen Egzersizler

Egzersiz Takibinin Avantajları Nelerdir?

• Optimize Edilmiş Performans: Daha iyi sonuçlar için izleme verilerine dayalı olarak antrenmanları uyarlama.
• Hedef Başarısı: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini takip edin ve ayarlayın.
• Kişiselleştirme: Etkinlik için bireysel verilere dayalı özelleştirilmiş egzersiz planları.
• Sağlık Farkındalığı: Sağlık sorunlarına veya aşırı antrenmana işaret eden kalıpların erken tespiti.
• Bilgilendirilmiş Kararlar: Rutinleri ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Egzersiz İzleme	Egzersiz İzleme
Şınav Sayma	PullUps Sayma

# Run a workout example
yolo solutions workout show=True

# Pass a source video
yolo solutions workout source="path/to/video/file.mp4"

# Use keypoints for pushups
yolo solutions workout kpts=[6, 8, 10]

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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
video_writer = cv2.VideoWriter("workouts.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init AIGym
gym = solutions.AIGym(
    show=True,  # Display the frame
    kpts=[6, 8, 10],  # keypoints index of person for monitoring specific exercise, by default it's for pushup
    model="yolo11n-pose.pt",  # Path to the YOLO11 pose estimation model file
    # line_width=2,  # Adjust the line width for bounding boxes and text display
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

KeyPoints Haritası

Argümanlar AIGym

Argümanlar model.predict

Argümanlar model.track

SSS

Ultralytics YOLO11 kullanarak antrenmanlarımı nasıl izleyebilirim?

Antrenmanlarınızı Ultralytics YOLO11 kullanarak izlemek için, vücudun önemli noktalarını ve eklemlerini gerçek zamanlı olarak izlemek ve analiz etmek üzere poz tahmini özelliklerinden yararlanabilirsiniz. Bu sayede egzersiz formunuz hakkında anında geri bildirim alabilir, tekrarları sayabilir ve performans metriklerini ölçebilirsiniz. Gösterildiği gibi şınav, barfiks veya ab egzersizleri için sağlanan örnek kodu kullanarak başlayabilirsiniz:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)

cv2.destroyAllWindows()

Daha fazla özelleştirme ve ayar için belgelerdeki AIGym bölümüne başvurabilirsiniz.

Egzersiz takibi için Ultralytics YOLO11 kullanmanın faydaları nelerdir?

Antrenman takibi için Ultralytics YOLO11 adresini kullanmak birkaç önemli avantaj sağlar:

• Optimize Edilmiş Performans: Antrenmanları izleme verilerine göre uyarlayarak daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.
• Hedefe Ulaşma: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini kolayca takip edin ve ayarlayın.
• Kişiselleştirme: Optimum etkinlik için kişisel verilerinize dayalı özelleştirilmiş egzersiz planları alın.
• Sağlık Farkındalığı: Potansiyel sağlık sorunlarına veya aşırı antrenmana işaret eden kalıpların erken tespiti.
• Bilgilendirilmiş Kararlar: Rutinleri ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar alın.

Bu faydaları uygulamalı olarak görmek için bir YouTube video gösterimini izleyebilirsiniz.

Ultralytics YOLO11 egzersizleri tespit etme ve izleme konusunda ne kadar doğru?

Ultralytics YOLO11, son teknoloji ürünü poz tahmin yetenekleri sayesinde egzersizleri tespit etme ve izleme konusunda son derece hassastır. Temel vücut işaretlerini ve eklemleri doğru bir şekilde izleyerek egzersiz formu ve performans ölçümleri hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Modelin önceden eğitilmiş ağırlıkları ve sağlam mimarisi yüksek hassasiyet ve güvenilirlik sağlar. Gerçek dünyadan örnekler için dokümantasyondaki şınav ve barfiks sayımını gösteren gerçek dünya uygulamaları bölümüne göz atın.

Özel egzersiz rutinleri için Ultralytics YOLO11 adresini kullanabilir miyim?

Evet, Ultralytics YOLO11 özel egzersiz rutinleri için uyarlanabilir. Bu AIGym sınıfı "pushup", "pullup" ve "abworkout" gibi farklı poz türlerini destekler. Belirli egzersizleri tespit etmek için anahtar noktaları ve açıları belirleyebilirsiniz. İşte örnek bir kurulum:

from ultralytics import solutions

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

Argümanları ayarlama hakkında daha fazla bilgi için bkz. Argümanlar AIGym bölümü. Bu esneklik, çeşitli egzersizleri izlemenize ve rutinleri ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmenize olanak tanır.

Antrenman izleme çıktısını Ultralytics YOLO11 kullanarak nasıl kaydedebilirim?

Egzersiz izleme çıktısını kaydetmek için kodu, işlenen kareleri kaydeden bir video yazıcı içerecek şekilde değiştirebilirsiniz. İşte bir örnek:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.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 video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = gym.monitor(im0)
    video_writer.write(im0)

cv2.destroyAllWindows()
video_writer.release()

Bu kurulum, izlenen videoyu bir çıktı dosyasına yazar. Daha fazla ayrıntı için Çıktıyı Kaydet ile İzleme Egzersizleri bölümüne bakın.

📅 1 1 ay önce oluşturuldu ✏️ 7 gün önce güncellendi

Yorumlar