코로나19와 유튜브의 보급으로 홈트레이닝에 대한 수요가 늘어나고 있습니다. 저희는 헬스 초보자도 올바른 자세로 운동을 할 수 있도록 도와주는 서비스를 제공하고자 합니다. AFTER는 사용자의 운동자세를 보고 실시간으로 동작에 대한 점수를 분류함으로써 올바른 운동자세로 운동할 수 있도록 도움을 줍니다. 그것을 가능하게 하기 위해 Pose Estimation을 이용해 특징점을 잡아내고 올바른 운동자세로 했을 때의 특징점과 유사도를 분석하고 정확한 동작인지 판별하게 됩니다.
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GPU : Tesla V100
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OS : Ubuntu 18.04.5 LTS
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CPU : Intel(R) Xeon(R) Gold 5120 CPU @ 2.20GHz
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Python : 3.8.5
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MySQL : 5.7.40-0ubuntu0.18.04.1
- Streamlit :
1.16.0
- Fastapi :
0.68.1
- Mediapipe :
0.8.9.1
- Streamlit-WebRtc :
0.44.2
📦final-project-level3-cv-15
┣ 📂app
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┃ ┃ ┣ 📜2_⛹_운동_선택하기.py
┃ ┃ ┣ 📜3_🎥 _운동_시작하기.py
┃ ┃ ┗ 📜4_💪 _나의_운동기록.py
┃ ┣ 📜backend.py
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┃ ┣ 📜frontend.py
┃ ┣ 📜localstorage.py
┃ ┣ 📜requirements.txt
┃ ┗ 📜style.css
┣ 📜.gitignore
┗ 📜README.md
conda create -n [가상환경이름] python=3.8
conda activate [가상환경이름]
cd final-project-level3-cv-15
pip install -r requirements.txt
python backend.py
streamlit run frontend.py --server.port [서버포트] --server.fileWatcherType none