Detekce správného provedení dřepů

Tento projekt slouží k detekci správného provedení dřepů z videozáznamu. Využívá knihoven OpenCV, MediaPipe a dalších nástrojů pro výpočet úhlů mezi klíčovými body postavy a následné vyhodnocení správnosti dřepů.

Struktura souborů

SquatDetector.py

• Obsahuje třídu SquatDetector, která spravuje počítání a vyhodnocování správných a špatných dřepů.
• Metoda detect_squat vyhodnocuje, zda je uživatel ve správném rozsahu úhlů, aby byl dřep považován za správný.
• Uchovává počty správně a špatně provedených dřepů v rámci jedné série.

CalculateAngle.py

• Definuje metody pro výpočet úhlů mezi třemi body.
• Umožňuje spočítat úhel trupu, kyčle, kolene a kotníku na základě souřadnic klíčových bodů (např. rameno, kyčel, koleno, kotník).
• Využívá knihovny numpy pro vektorové operace.

video_analytics.py

• Slouží k načtení videa, zpracování každého snímku pomocí knihovny MediaPipe, výpočtu úhlů (využitím CalculateAngle.py) a detekci dřepů (využitím SquatDetector.py).
• Video je zpracováváno mezi stanoveným startovacím a koncovým časem (např. od 20. vteřiny do 60. vteřiny).
• Zobrazuje na obrazovce úhly klíčových kloubů a také statistiku správných a špatných dřepů.
• Klávesa mezerník (space) pozastaví či spustí přehrávání.

youtube.py

• Pomocí knihovny yt_dlp stáhne YouTube video podle zadané URL.
• Výsledné video se uloží do souboru video4.mp4, který pak může zpracovat skript video_analytics.py.

requirements.txt

• Obsahuje seznam požadovaných knihoven (včetně jejich verzí), které je nutné nainstalovat před spuštěním kódu (např. yt-dlp, numpy, mediapipe, opencv-python).

Autor

Radovan Němec