Exp. 01Visão computacional2025
ProPosing
Um projeto de detecção de poses que usa técnicas de visão computacional aplicadas ao fisiculturismo.
O que faz
- Avalia em tempo real quatro poses clássicas do fisiculturismo (Double Biceps, Most Muscular, Side Chest e Side Triceps).
- Um backend em FastAPI roda o MediaPipe em cada frame da câmera e devolve landmarks, um status e feedback.
- Uma interface em Flutter, para macOS e web, desenha o esqueleto sobre a imagem e a avaliação ao vivo.
- Regras geométricas por pose (ângulos das articulações, altura dos cotovelos), combinadas com modelos de scikit-learn treinados com dados coletados.
- Python
- MediaPipe
- OpenCV
- FastAPI
- Flutter
- scikit-learn
Ajustar
- Ângulo do braço direitoalvo 30–80°60°
- Ângulo do braço esquerdoalvo 30–80°104°
- Cotovelo direito na altura do ombroPose correta
- Cotovelo esquerdo na altura do ombroPose correta
Ângulo do braço esquerdo fora do intervalo (30–80°, atual: 104°).
Arraste cotovelos e punhos, ou foque uma articulação e use as setas.
Lógica de pose_evaluator.py
