基于MediaPipe的智能俯卧撑计数与姿势矫正系统

在现代健身和体能训练中，俯卧撑是最基础也是最有效的自重训练动作之一。然而，许多人在进行俯卧撑训练时常常存在姿势不正确、计数不准确等问题。本文将介绍如何利用计算机视觉和姿态估计技术，开发一个智能的俯卧撑计数与姿势矫正系统。

技术背景

本系统主要基于以下核心技术：

1. MediaPipe Pose解决方案：Google开发的实时姿态估计框架

2. OpenCV：计算机视觉处理库

3. NumPy：科学计算库，用于角度计算

4. Pandas：数据处理库，用于训练数据记录

系统架构

1. 姿态检测模块

系统首先通过MediaPipe Pose解决方案检测视频中的人体姿态：

pose = mp_pose.Pose(min_detection_confidence=0.5, min_tracking_confidence=0.5)

MediaPipe Pose提供了33个关键点，涵盖了人体的主要关节部位，包括肩部、肘部、腕部、髋部、膝盖和脚踝等。

2. 关键角度计算

系统通过计算关节之间的角度来判断俯卧撑的完成度和姿势正确性：

def calculate_angle(a, b, c)