Ultralytics YOLO26 ile Antrenman İzleme#

Ultralytics YOLO26 ile antrenmanlarını izlemek için poz tahmini yeteneklerinden yararlanarak temel vücut işaret noktalarını ve eklemleri gerçek zamanlı olarak takip edip analiz edebilirsin. Bu sayede egzersiz formun hakkında anında geri bildirim alabilir, tekrarları sayabilir ve performans ölçümlerini değerlendirebilirsin. Başlangıç olarak aşağıda gösterildiği gibi şınav, barfiks veya karın egzersizleri için sağlanan örnek kodu kullanabilirsin:

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()

Daha fazla özelleştirme ve ayar için belgelerdeki AIGym bölümüne başvurabilirsin.

Antrenman izleme için Ultralytics YOLO26 kullanmak çeşitli önemli faydalar sağlar:

• Optimize Edilmiş Performans: Antrenmanları izleme verilerine göre uyarlayarak daha iyi sonuçlar elde edebilirsin.
• Hedeflere Ulaşma: Ölçülebilir ilerleme için fitness hedeflerini kolayca takip edip ayarlayabilirsin.
• Kişiselleştirme: En iyi etkililik için kendi bireysel verilerine dayalı özelleştirilmiş antrenman planları edinebilirsin.
• Sağlık Farkındalığı: Olası sağlık sorunlarına veya aşırı antrenmana işaret eden örüntüleri erken tespit edebilirsin.
• Bilinçli Kararlar: Rutinleri ayarlamak ve gerçekçi hedefler belirlemek için veriye dayalı kararlar alabilirsin.

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

Ultralytics YOLO26, gelişmiş poz tahmini yetenekleri sayesinde egzersizleri tespit etme ve takip etme konusunda son derece doğrudur. Temel vücut işaret noktalarını ve eklemleri doğru şekilde takip ederek egzersiz formu ve performans ölçümleri hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlayabilir. Modelin önceden eğitilmiş ağırlıkları ve güçlü mimarisi yüksek kesinlik ve güvenilirlik sağlar. Gerçek dünyadan örnekler için belgelerde şınav ve barfiks sayımını gösteren gerçek dünya uygulamaları bölümüne göz atabilirsin.

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

from ultralytics import solutions

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

Bağımsız değişkenleri ayarlama hakkında daha fazla bilgi için Arguments AIGym bölümüne başvurabilirsin. 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. Bir örnek aşağıda verilmiştir:

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 eğitmenlerle paylaşabilirsin.