一步一步开发AI运动小程序

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左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

当我们根据应用场景重新调整内置运动检测参数或者扩展了新运动项目，发布小程序、APP后，若在运行时发现运动参数不合适需要调整时，便需要重新发布小程序或者APP，这个发布过程需要耗费短则几个小时，长则一两天；不便于运营。

【一步步开发AI运动小程序】二十一、如果将AI运动项目配置持久化到后端？

当camera组件的宽高比与相机输出的图像不一致时，会对预览图像进行裁切，这便有可能会导致检测到了人体，但是预览图像看不到人体的现象。

【一步步开发AI运动小程序】二十、AI运动小程序如何适配相机全屏模式？

在技术支持资料包中，提供有指南、API参考等文档，建议在集成工作开始前，通读文档并结合Demo项目熟悉基本的应用流程。

AI运动小程序开发常见问题集锦一

RGBA图像为一维数组，每四个元素描写一个图像像素，前三元素为颜色值，第四个元素为透明度值，按列扫描顺序分布，如下图所示，为一个宽2px、高3px的结果，如下图所示：

十九、运动识别中如何解析RGBA帧图片？

上一篇文章，为您分享了如何对用户选择（上传）的视频，进行人体检测识别，并进行姿态分析、运动计数等实现。今天我们继续为您分享如何对用户上传（选择）图片，进行人体检测及姿态运动分析。同视频识别检测原理相似，只要拿到用户上传或选择的图片RGBA数据，即可进一步进行人体识别、姿态、运动分析等，如下图所示：

十八、如何识别用户上传图片中的人体、运动、动作、姿态？

通过本系列博文的前16篇文章，您已了解通过插件开发一个完整的运动、健身、学生体测、云上运动会等小程序的完整流程了，但是系列之前的文章都是基于相机实时取像的，有的开发者就会问，既然可以实现基于摄像头实时识别，那么能否实现用户上传视频识别呢？今天我们就来看看如何实现基于用户上传视频的运动、动作、姿态检测识别。

十七、如何识别用户上传视频中的人体、运动、动作、姿态？

上一篇我们介绍了运动识别中，如何实现对人与摄像头的远近预检，以提供识别率和体验。在我们实际的运动应用场景中，为了准确识别到相关运动的关键姿态点，一般会指定视角，如跳绳、开合跳需要面或背朝相机，而且像俯卧撑、仰卧起坐则需要左右侧对像相机，以获得最佳的识别率和体验。

十六、AI运动识别中，如何判断人体站位？

引用插件后，导致程序包超出2M的限制的问题，是我们插件广大调用者，拿到插件后最常咨询的问题，插件由于识别引擎代码量较大，所以占用的空间确实偏大，但我们可以通过分包的方案来轻松解决这个问题。下面我们就来看如何实现分包，要使用分包之前，请先阅读官方分包文档https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/subpackages.html

十四、主包超出2M大小限制，如何将插件分包发布？

如图所示，俯卧撑有卧和撑两个动作姿态组成，从卧到撑或者撑到卧，为一个动作，即计数加1；因此我们分别构建这两个姿态的识别规则，查测到卧撑或撑卧的组合计数加1，便可以完成俯卧撑的检测数。

十三、自定义一个运动分析器，实现计时计数02

阅读到此，您已经对运动识别的抽帧、人体识别、骨骼图绘制、姿态识别检测环节有所了解了，接下了几章我们将以俯卧撑为例，带您了解一下如何适配一个运动，实现计时、计数。

十二、自定义一个运动分析器，实现计时计数01

在适配诸如跳绳、开合眺或动作交互类场景时，需要追踪某些关键点的变化趋势，插件的关键点跳跃追踪能力PointTracker可以追踪指定的关键点的x或y轴变化，趋势变化时将记录变化临界轴值。

十一、人体关键点跳跃追踪

在姿态、动作、运动检测时，采用检测规则计算器虽然非常便捷了，但是为了进一步减少开发者在运动适配中的工作量，方案还提供了一个姿态动作相似度比较功能，本篇就为您介绍此功能的运用。

十、姿态动作相似度比较

受限于微信小程序IDE，无法在IDE上直接调试camera组件及相关API，联机调试时console输出大数据时可能导致卡死的问题，为了弥补此项不足，我们为各位开发者准备了一个姿态调试的辅助桌面工具，帮助开发者更高效的进行姿态调试。

九、姿态辅助调试桌面工具的使用

人体姿态检测能力是插件的核心功能之一，插件为您封装好了基本的人体检测及逻辑运算检测规则。

八、利用body-calc进行姿态识别

插件关于姿态、运动检测的能力，都包含在calc和sports两个命名空间下。其中sports命名空间下包含了所有的内置运动分析器类和运动检测相关计时、计数的核心逻辑抽象；calc命名空间下包含了人体姿态分析的角度、垂直、水平、视角等规则计算器、姿态相似度和关键点追踪等能力，sports也是基于此能力实现。

七、进行运动计时、计数

人体骨骼图的绘制，是通过在camera组件上附一个同等大小的透明canvas组件，在上面绘制关键点达到与人体图像重合的目的。

六、人体骨骼图绘制

随着深度学习推理技术的不断发展，让小型设备运行深度学习成为可能，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上微信小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“AI运动识别”小程序插件，插件详情可以前往微信服务市场搜索相应插件。

五、帧图像人体识别

微信小程序抽帧需要用到Camera组件和CameraContext组件，可以参考官网文档：

四、小程序如何抽帧

视频帧是指构成视频图像的一帧一帧的画面，每一帧都是静态的图像，连续的帧构成了视频的动态画面。视频帧通过视频编码器进行压缩，以减少传输带宽和存储空间的需求。

三、运动识别处理流程

编辑mmanifest.json文件（在HBuilderX编辑器无法编译此文件内容，请使用计事本、VSCode等其它编辑器编辑），在mp-weixin节中增加下面的下面插件引用内容：

二、引入小程序插件

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