【YOLOv8】姿態(動作)識別_俯臥撐計數
用 Ultralytics YOLOv8 Pose 模型（yolov8x-pose.pt）搭配 AIGym 解決方案模組，對影片中的人物進行姿態辨識與伏地挺身（push-up）動作計數。 up_angle：如果角度超過這個值，代表身體在「上推」階段 down_angle：如果角度低於這個值，代表身體在「下壓」階段 kpts=[5, 7, 9]，分別是左肩（left shoulder）、左肘（left elbow）、左手腕（left wrist） 用這三個點計算手臂夾角，以判斷 push-up 是否完成一個動作。 偵測深蹲的話kpts 就可以類似改成 [11,13,15] https://github.com/Alimustoofaa/YoloV8-Pose-Keypoint-Classification?tab=readme-ov-file 測試程式 import cv2 from ultralytics import solutions MODEL_PATH = "yolov8x-pose.pt" #yolov8x-pose.pt , yolo11n-pose.pt VIDEO_PATH = "fuwocheng.mp4" gym = solutions . AIGym( model = MODEL_PATH, kpts = [ 5 , 7 , 9 ], # 指定關鍵點：左肩-左肘-左手 up_angle = 100 , down_angle = 80 , line_width = 2 , show = False ) cap = cv2 . VideoCapture(VIDEO_PATH) if not cap . isOpened(): print ( "Error: Could not open video." ) exit () # ===== 新增：控制視窗大小與位置 ===== window_name = "Processed Frame" cv2 . namedWindow(window_name, cv2 . WINDOW_NORMAL) cv...
