CN109966694A - 一种健身器械及其运动采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种健身器械及其运动采集方法，健身器材包括框架、位于框架前面的抬杠部分、位于框架后面的拉扛部分，位于固定多个第一抬杠杠铃片所在位置上方的第一摄像头、固定多个第二抬杠杠铃片所在位置上方的第二摄像头、位于所述第二横杆上方的第三摄像头以及控制装置；所述控制装置包括显示屏且均与第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头连接。本发明利用摄像头捕获的图像进行解析，由此获得的运动数据更加准确且具有实时性；本发明对健身器材的结构改动比较小，组装相对比较简单。
Description
技术领域
本发明属于一次图像传输的技术领域，尤其涉及一种健身器械及其运动采集方法。
背景技术
目前综合健身器械的重量采集大部分都是使用压力传感器，通过它采集器械上的某个滑轮所承受的压力来计算重量，由于人在使用器械时是一个先加速后减速的过程，因此在加速度和惯性的作用下，滑轮的受力不稳定，会导致压力传感器测量出的重量数据不准确。对于运动个数的采集，目前综合健身器械基本上都是使用光栅传感器，通过它采集器械上某个运动滑轮的行程来计算运动个数，但是由于滑轮会经常出现抖动的情况，从而导致光栅传感器采集的运动个数数据存在一定的误差性。
综合上述，普遍的综合健身器械使用传统的传感器方案都存在一定的数据误差，这最终都会导致运动数据统计不准确，而且在综合健身器械上安装这些传感器对于器械的改造要求十分严格，这使得器械的组装存在一定的难度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种健身器械及其运动采集方法，利用摄像头捕获的图像进行解析，由此获得的运动数据更加准确且具有实时性。
一种健身器材，其包括框架、位于框架前面的抬杠部分以及位于框架后面的拉扛部分；
所述抬杠部分包括放置在框架前面的第一横杆、固定在第一横杆一端的第一抬杠标签、可套在第一横杆一端且位于第一抬杠标签外侧的多个第一抬杠杠铃片、固定在第一横杆另一端的第二抬杠标签以及可套在第一横杆另一端且位于第二抬杠标签外侧的多个第二抬杠杠铃片；
所述拉杆部分包括放置在框架后面的第二横杆、固定在第二横杆一端的第一拉杆标签、可套在第二横杆一端且位于第一拉杆标签外侧的多个第一拉缸杠铃片、固定在第二横杆另一端的第二拉杆标签以及可套在第二横杆另一端且位于第二拉杆标签外侧的多个第二拉缸杠铃片；
还包括：
对第一抬杠标签和多个第一抬杠杠铃片进行捕获图像的第一摄像头；
对第二抬杠标签和多个第二抬杠杠铃片进行捕获图像的第二摄像头
对第一拉杆标签、多个第一拉缸杠铃片、第二拉杆标签和多个第二拉缸杠铃片进行捕获图像的第三摄像头；以及
控制装置，所述控制装置包括显示屏且均与第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头连接。
优选地，第一摄像头位于固定多个第一抬杠杠铃片所在位置上方，第二摄像头位于固定多个第二抬杠杠铃片所在位置上方，第三摄像头位于所述第二横杆上方。
优选地，所述控制装置也均位于第一摄像头的下方、第二摄像头的下方和第三摄像头的下方。
优选地，还包括固定第一摄像头的第一支架、固定第二摄像头的第二支架以及固定第三摄像头的第三支架，所述第一支架位于固定多个第一抬杠杠铃片所在位置的上方，所述第二支架位于固定多个第二抬杠杠铃片所在位置的上方，所述第三支架位于所述第二横杆的上方。
优选地，还包括固定所述控制装置的第四支架，所述第四支架均位于第一支架的下方、第二支架的下方和第三支架的下方。
一种健身器材的运动重量的采集方法，包括如下步骤：
S1：摄像头捕获健身人员的运动图像数据；
S2：设置标签的感兴趣区域图像数据并进行预处理；
S3：根据标签的感兴趣区域图像数据参数取定位抬杠部分或拉杆部分的杠铃片的感兴趣区域图形数据并进行预处理；
S4：把经过预处理的图像数据格式从RGB转成HSV，并设置每种杠铃片的HSV范围值；
S5：采用遍历每种杠铃片的HSV范围值后，采用二值化算法和进行形态学闭操作函数取得每种杠铃片的二值图像；
S6：对于处理好的二值图像，采用Canny算法获取图像的轮廓，提起每种杠铃片的轮廓参数；
S7：根据每种杠铃片的颜色参数和轮廓参数，获取运动重量。
优选地，步骤S5的具体内容为：首先遍历每种杠铃片颜色的HSV范围值的方式，然后使用二值化算法对感兴趣区域图形数据上所要寻找的某种颜色杠铃片转成二值图像，最后使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪取得处理好的二值图像。
优选地，步骤S6的具体内容为：采用Canny算法获取图像的轮廓，使用物体最小包围矩形的算法提取每种杠铃片的轮廓。
优选地，步骤S7的具体内容为：每种杠铃片的轮廓大小与对应标签的轮廓大小进行对比，得知杠铃片的数量。
一种健身器材的运动个数的采集方法，包括如下步骤：
S1：摄像头捕获健身人员的运动图像数据，对图像数据分析可知标签的最大活动范围；
S2：根据最大活动范围值对摄像头捕获的图像进行相应的感兴趣区域图像数据设置，即可获取标签的活动区域；对设置好的感兴趣区域图像数据进行预处理；
S3：把经过预处理的图像数据格式从RGB转成HSV，并设置标签的HSV范围值；
S5：采用二值化算法对感兴趣区域图像上所要寻找的标签物体转成二值图像，使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪取得标签的二值图像；
S6：对于处理好的二值图像，采用Canny算法获取图像的轮廓；
S7：根据标签的轮廓变化去判断运动情况，并结合运动算法即可统计出运动个数。
本发明利用摄像头捕获的图像进行解析，由此获得的运动数据更加准确且具有实时性；本发明对健身器材的结构改动比较小，组装相对比较简单。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本发明予以进一步说明。
图1为本发明健身器材的立体图；
图2为本发明健身器材的主视图；
图3为本发明健身器材的局部示意图；
图4为本发明健身器材的另一局部示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
下面以具体实施例详细介绍本发明的技术方案。
图1和图2所示为健身器械的结构示意图，健身器械100为一个综合健身器械，其包括框架10、位于框架10前面的抬杠部分20、位于框架10后面的拉扛部分30、固定在框架10上方的固定吊环41和移动吊环42。
抬杠部分20包括放置在框架10前面的第一横杆21、固定在第一横杆21一端的第一抬杠标签22、可套在第一横杆21一端且位于第一抬杠标签22外侧的多个第一抬杠杠铃片23、固定在第一横杆21另一端的第二抬杠标签24以及可套在第一横杆21另一端且位于第二抬杠标签24外侧的多个第二抬杠杠铃片25。拉杆部分30包括放置在框架10后面的第二横杆31、固定在第二横杆31一端的第一拉杆标签32、可套在第二横杆31一端且位于第一拉杆标签32外侧的多个第一拉缸杠铃片33、固定在第二横杆31另一端的第二拉杆标签34以及可套在第二横杆31另一端且位于第二拉杆标签34外侧的多个第二拉缸杠铃片35。其中，第一抬杠标签22和第二抬杠标签24随抬杠部分20运动而一起运动；第一拉杆标签32和第二拉杆标签34随拉杆部分30运动而一起运动。
在本实施例中，第一抬杠标签22、第二抬杠标签24、第一拉杆标签32和第二拉杆标签34均呈橙色，当然也根据实际情况也可以设置其他颜色或普通的白色或黑色，第一抬杠标签22和第二抬杠标签24均与第一横杆21的颜色不同，第一拉杆标签32和第二拉杆标签34均与第二横杆31的颜色不同。
其中，不论第一抬杠杠铃片23、第二抬杠杠铃片25、第一拉缸杠铃片33和第二拉缸杠铃片35都是一种类型的杠铃片，杠铃片具有不同的直径、厚度和颜色，如25公斤的杠铃片为红色的、20公斤的杠铃片为蓝色的、15公斤的杠铃片为黄色的、10公斤的杠铃片为绿色的等等。相同直径、相同厚度和相同颜色的杠铃片具有同一种重量，健身的人根据自身的情况选择对应重量的杠铃片。健身器械100还包括固定多个第一抬杠杠铃片23所在位置上方的第一支架51、固定在第一支架51下方且位于固定多个第一抬杠杠铃片23所在位置上方的第一摄像头61和第一补光灯71、固定多个第二抬杠杠铃片24所在位置上方的第二支架52、固定在第二支架52下方且固定多个第二抬杠杠铃片24所在位置上方的第二摄像头62和第二补光灯72、位于第二横杆31上方的第三支架53、固定在第三支架53下方且位于第二横杆31上方的第三摄像头63和第三补光灯73、第四支架54以及固定在第四支架54端部的控制装置64，其中第四支架54均位于第一支架51的下方、第二支架52的下方和第三支架53的下方，控制装置64均与第一摄像头61、第二摄像头62和第三摄像头63连接且控制装置64也均位于第一摄像头61的下方、第二摄像头62的下方和第三摄像头63的下方。
其中控制装置64包括显示屏。
第一摄像头61、第二摄像头62和第三摄像头63均为广视角为90度、分辨率为640*480像素以及具有无畸变的摄像头。
通过第一摄像头61、第二摄像头62和第三摄像头63识别杠铃片的形状和颜色、以及标签的运动变化达到去捕获健身器械100的运动数据，即通过图像视觉去捕获健身器械100的运动数据。
健身器械100还包括位于框架10一侧上方且靠近多个第一抬杠杠铃片23的第一支柱11、位于框架10另一侧上方且靠近多个第二抬杠杠铃片24的第二支柱12以及位于框架10一端上方且位于抬杠部分20上方的第三支柱13。
其中，第一支架51、第二支架52和第四支架54均呈垂直状，第一支架51的垂直段的一端端部与第一支柱11连接，第一支架51的垂直段的另一端端部垂直连接第一支架51的水平段，第一摄像头61和第一补光灯71固定在第一支架51的水平段的底部；第二支架52的垂直段的一端端部与第二支柱12连接，第二支架52的垂直段的另一端端部垂直连接第二支架52的水平段，第二摄像头62和第二补光灯72固定在第二支架52的水平段的底部；第三支架53呈水平状，第三支架53固定在第三支柱13的前方，第三摄像头63和第三补光灯73固定在第三支架52的底部；第四支架54的垂直段固定在第三支柱13的后方，控制装置64的显示屏固定在第四支架54的水平段的前方。由于抬杠部分20的第一抬杠杠铃片23和第二抬杠杠铃片25距离较远，故需要过第一摄像头61和第二摄像头62分别对第一抬杠杠铃片23和第二抬杠杠铃片25的形状和颜色进行捕捉、以及第一抬杠杠铃片12和第二抬杠杠铃片14的运动变化；拉杆部分30的第一拉缸杠铃片33和第二拉缸杠铃片35距离较近，故仅需要第三摄像头63同时对第一拉缸杠铃片33和第二拉缸杠铃片35的形状和颜色进行捕捉以及第一拉杆标签32和第二拉杆标签34的运动变化。
对于抬杠部分20的重量检测原理是通过第一摄像头61和第二摄像头62分别捕获第一抬杠杠铃片12和第二抬杠杠铃片13的形状特征(如直径、厚度和颜色)以及第一抬杠杠铃片12和第二抬杠杠铃片13的运动变化，根据不同重量的杠铃片具有不同颜色和轮廓，进而获取运动重量数据。
如图3所示，当抬杠部分20的每侧套有五个抬杠杠铃片时，第一摄像头61对五个第一抬杠杠铃片23的运动个数检测，并捕获五个第一抬杠杠铃片23的颜色、厚度和直径、以及第一拉缸杠铃片32的运动变化，由于第一拉缸杠铃片32是随着抬杠部分20一起运动的，从而使得第一拉缸杠铃片32在运动时候的成像也会随着变化，根据这种变化，可以知道抬杠的运动情况，通过控制装置64内的运动算法，即可获取运动个数数据。
如图4所示，当拉杆部分30的每侧套有五个抬杠杠铃片时，第三摄像头63同时对五个第一拉缸杠铃片33和五个第二拉缸杠铃片35的运动个数检测，并捕获五个第一拉缸杠铃片33和五个第二拉缸杠铃片35的颜色、厚度和直径、以及第一拉杆标签32和第二拉杆标签34的运动变化，由于第一拉杆标签32和第二拉杆标签34是随着拉杆部分30一起运动的，从而使得五个第一拉缸杠铃片33和五个第二拉缸杠铃片35在运动时候的成像也会随着变化，根据这种变化，可以知道抬杠的运动情况，通过控制装置64内的运动算法，即可获取运动个数数据。
本发明通过摄像头进行图像视觉捕捉，在控制装置64启动的时候，并不会开启摄像头，只有健身人员通过控制装置64的显示屏选择所需运动动作的时候，控制装置64才根据运动动作类型去开启相应的摄像头。然后摄像头会实时捕获对应位置的图像并把图像输入控制装置64内，控制装置64对捕获的图像进行预处理，预处理后的图像在相应算法中会对杠铃片以及对应的标签进行特征提取，通过这些特征，即可获取运动重量以及运动个数，根据运动个数更新情况以及超时判断，还能获取运动时间，再根据卡路里的计算公式，我们还能获取运动的卡路里。
本发明使得摄像头能够自动获取健身人员在健身器械100上的运动情况，然后还能智能化地统计各种运动数据，并且在控制装置64的显示屏上进行实时的显示，以便健身人员查看当前的运动情况，健身人员还可以通过服务器或者主板存储器来查看自己的历史运动数据，这使得运动健身更加的科学，更加的智能，也大大提高了健身人员运动健身的体验感，更是解决了长期以来传统综合健身器械不具有数据化或者数据不准的问题。
本发明可以对运动重量的数据采集，本发明采用摄像头捕获健身人员的运动图像数据后进行相应的ROI(Region Of Interest，感兴趣区域)图像数据设置，由于抬杠部分20上的标签和杠铃片或拉杆部分30上的标签和杠铃片的相对位置是固定不变的，抬杠部分20或拉杆部分30不管怎么运动，都可以通过对应的标签的位置去对抬杠部分20或拉杆部分30的杠铃片所在区域进行锁住定位，以减少图像上不必要的区域对运动重量数据采集的影响，也提高了系统运行的性能；对设置好的ROI图像数据，还要对它进行中值滤波操作等预处理，再把图像的数据格式从RGB转成HSV，并设置每种杠铃片的HSV范围值，通过遍历每种杠铃片颜色的HSV范围值的方式，然后使用二值化算法对ROI图像上所要寻找的某种颜色杠铃片转成二值图像，之后使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪，对于处理好的二值图像；本发明采用使用Canny算法获取图像的轮廓，最后使用物体最小包围矩形的算法提取每个轮廓，根据对杠铃片的颜色识别，即可获取相应颜色杠铃片的重量。
本发明还提供一种健身器械的运动重量的采集方法，包括如下步骤：
S1：摄像头捕获健身人员的运动图像数据；
S2：设置标签的感兴趣区域(ROI)图像数据并进行预处理；
S3：根据标签的感兴趣区域(ROI)图像数据参数取定位抬杠部分20或拉杆部分30的杠铃片的感兴趣区域(ROI)图形数据并进行预处理；
S4：把经过预处理的图像数据格式从RGB转成HSV，并设置每种杠铃片的HSV范围值；
S5：采用遍历每种杠铃片的HSV范围值后，采用二值化算法和进行形态学闭操作函数取得每种杠铃片的二值图像；
S6：对于处理好的二值图像，采用Canny算法(多级边缘检测算法)获取图像的轮廓，提起每种杠铃片的轮廓参数；
S7：根据每种杠铃片的颜色参数和轮廓参数，获取运动重量。
其中，步骤S5的具体内容为：首先遍历每种杠铃片颜色的HSV范围值的方式，然后使用二值化算法对感兴趣区域(ROI)图形数据上所要寻找的某种颜色杠铃片转成二值图像，最后使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪取得处理好的二值图像。
二值化算法是图像二值化(Image Binarization)算法，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮廓。
步骤S6的具体内容为：采用Canny算法获取图像的轮廓，使用物体最小包围矩形的算法提取每种杠铃片的轮廓。
步骤S7的具体内容为：每种杠铃片的轮廓大小与对应标签的轮廓大小进行对比，从而得知杠铃片的数量。
根据对杠铃片的轮廓识别，也可获取重叠在一起同样颜色杠铃片的数量，所有杠铃片的轮廓大小与对应标签的轮廓大小进行对比，从而得知杠铃片的数量。
本发明还可以对运动个数的数据采集，通过图像分析可知抬杠部分20或拉杆部分30的标签的最大活动范围，根据这个最大活动范围值对摄像头捕获的图像进行相应的ROI(Region Of Interest，感兴趣区域)图像数据设置，即可获取标签的活动区域，对设置好的ROI图像，还要对它进行中值滤波操作等预处理，再把图像的数据格式从RGB转成HSV，通过设置标签的HSV范围值，然后使用二值化算法对ROI图像上所要寻找的标签物体转成二值图像，之后使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪，对于处理好的二值图像；使用Canny算法获取图像的轮廓，最后使用物体最小包围矩形的算法提取橙色标签的轮廓，由于标签是随着抬杠部分20或拉杆部分30一起运动的，所以标签在运动时候的成像也会随之变化，那么可以根据标签的轮廓变化去判断抬杠部分20或拉杆部分30的运动情况，再结合运动算法即可统计出运动个数。
对于运动时间的数据采集，我们是根据运动个数从0到1的时候开始计时，当运动个数超过一定时间不再更新，那么就会结束计时。
对于运动卡路里的数据采集，只要根据卡路里计算公式即可获取得到。
本发明还提供一种健身器械的运动个数的采集方法，包括如下步骤：
S1：摄像头捕获健身人员的运动图像数据，对图像数据分析可知标签的最大活动范围；
S2：根据最大活动范围值对摄像头捕获的图像进行相应的感兴趣区域(ROI)图像数据设置，即可获取标签的活动区域；对设置好的感兴趣区域图像数据进行预处理；
S3：把经过预处理的图像数据格式从RGB转成HSV，并设置标签的HSV范围值；
S5：采用二值化算法对感兴趣区域图像上所要寻找的标签物体转成二值图像，使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪取得标签的二值图像；
S6：对于处理好的二值图像，采用Canny算法(多级边缘检测算法)获取图像的轮廓；
S7：根据标签的轮廓变化去判断运动情况，并结合运动算法即可统计出运动个数。
步骤S6的具体内容为：采用Canny算法获取图像的轮廓，使用物体最小包围矩形的算法提取标签的轮廓。
由于标签是随着抬杠部分20或拉杆部分30一起运动的，所以标签在运动时候的成像也会随之变化，那么我们可以根据标签的轮廓变化去判断抬杠的运动情况，再结合运动算法即可统计出运动个数。
对于运动时间的数据采集，我们是根据运动个数从0到1的时候开始计时，当运动个数超过一定时间不再更新，那么就会结束计时。
对于运动卡路里的数据采集，只要根据卡路里计算公式即可获取得到。
实际操作是，会对采集的多组数据进行求均去噪的操作，对于处理好的一组数据会直接在控制装置6的显示屏上进行实时的显示，当健身人员在控制装置6的显示屏上操作切换动作或者结束动作时候，运动数据会直接保存到服务器或者主板的存储器，然后健身人员可以在服务器或者主板上随时随地查看自己的历史运动数据或者通过微信小程序去查看保存到服务器中的历史运动数据。
本发明采用图像视觉采集健身人员使用健身器材的运动重量和运动个数，解决了利用压力传感器采集重量时受加速度和惯性的影响导致数据不准的情况，解决了利用光栅传感器采集运动个数时受抖动的影响导致数据不准的情况；本发明利用摄像头捕获的图像进行解析，由此获得的运动数据更加准确且具有实时性；本发明对健身器材的结构改动比较小，组装相对比较简单；健身人员可以使用手机上的微信小程序去查看运动数据，并不需要安装其他APP；本发明通过控制装置的显示屏提供了人互交界面，使得健身人员能更加直观查看运动数据以及进行相应的操作；本发明利用登陆操作以及加密技术对每个健身人员的运动数据进行相应的隐私保存。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在本发明的技术构思范围内，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些改进、润饰和等同变换也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种健身器材，其包括框架、位于框架前面的抬杠部分以及位于框架后面的拉扛部分；其特征在于：
所述抬杠部分包括放置在框架前面的第一横杆、固定在第一横杆一端的第一抬杠标签、可套在第一横杆一端且位于第一抬杠标签外侧的多个第一抬杠杠铃片、固定在第一横杆另一端的第二抬杠标签以及可套在第一横杆另一端且位于第二抬杠标签外侧的多个第二抬杠杠铃片；
所述拉杆部分包括放置在框架后面的第二横杆、固定在第二横杆一端的第一拉杆标签、可套在第二横杆一端且位于第一拉杆标签外侧的多个第一拉缸杠铃片、固定在第二横杆另一端的第二拉杆标签以及可套在第二横杆另一端且位于第二拉杆标签外侧的多个第二拉缸杠铃片；
还包括：
对第一抬杠标签和多个第一抬杠杠铃片进行捕获图像的第一摄像头；
对第二抬杠标签和多个第二抬杠杠铃片进行捕获图像的第二摄像头
对第一拉杆标签、多个第一拉缸杠铃片、第二拉杆标签和多个第二拉缸杠铃片进行捕获图像的第三摄像头；以及
控制装置，所述控制装置包括显示屏且均与第一摄像头、第二摄像头和第三摄像头连接。
2.根据权利要求1所述的健身器材，其特征在于：第一摄像头位于固定多个第一抬杠杠铃片所在位置上方，第二摄像头位于固定多个第二抬杠杠铃片所在位置上方，第三摄像头位于所述第二横杆上方。
3.根据权利要求1所述的健身器材，其特征在于：所述控制装置也均位于第一摄像头的下方、第二摄像头的下方和第三摄像头的下方。
4.根据权利要求1所述的健身器材，其特征在于：还包括固定第一摄像头的第一支架、固定第二摄像头的第二支架以及固定第三摄像头的第三支架，所述第一支架位于固定多个第一抬杠杠铃片所在位置的上方，所述第二支架位于固定多个第二抬杠杠铃片所在位置的上方，所述第三支架位于所述第二横杆的上方。
5.根据权利要求3所述的健身器材，其特征在于：还包括固定所述控制装置的第四支架，所述第四支架均位于第一支架的下方、第二支架的下方和第三支架的下方。
6.根据权利要求1-5任一所述健身器材的运动重量的采集方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：摄像头捕获健身人员的运动图像数据；
S2：设置标签的感兴趣区域图像数据并进行预处理；
S3：根据标签的感兴趣区域图像数据参数取定位抬杠部分或拉杆部分的杠铃片的感兴趣区域图形数据并进行预处理；
S4：把经过预处理的图像数据格式从RGB转成HSV，并设置每种杠铃片的HSV范围值；
S5：采用遍历每种杠铃片的HSV范围值后，采用二值化算法和进行形态学闭操作函数取得每种杠铃片的二值图像；
S6：对于处理好的二值图像，采用Canny算法获取图像的轮廓，提起每种杠铃片的轮廓参数；
S7：根据每种杠铃片的颜色参数和轮廓参数，获取运动重量。
7.根据权利要求6所述的所述健身器材的运动重量的采集方法，其特征在于，步骤S5的具体内容为：首先遍历每种杠铃片颜色的HSV范围值的方式，然后使用二值化算法对感兴趣区域图形数据上所要寻找的某种颜色杠铃片转成二值图像，最后使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪取得处理好的二值图像。
8.根据权利要求6所述的所述健身器材的运动重量的采集方法，其特征在于，步骤S6的具体内容为：采用Canny算法获取图像的轮廓，使用物体最小包围矩形的算法提取每种杠铃片的轮廓。
9.根据权利要求6所述的所述健身器材的运动重量的采集方法，其特征在于，步骤S7的具体内容为：每种杠铃片的轮廓大小与对应标签的轮廓大小进行对比，得知杠铃片的数量。
10.根据权利要求1-5任一所述健身器材的运动个数的采集方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：摄像头捕获健身人员的运动图像数据，对图像数据分析可知标签的最大活动范围；
S2：根据最大活动范围值对摄像头捕获的图像进行相应的感兴趣区域图像数据设置，即可获取标签的活动区域；对设置好的感兴趣区域图像数据进行预处理；
S3：把经过预处理的图像数据格式从RGB转成HSV，并设置标签的HSV范围值；
S5：采用二值化算法对感兴趣区域图像上所要寻找的标签物体转成二值图像，使用形态学闭操作函数对二值图像进行去噪取得标签的二值图像；
S6：对于处理好的二值图像，采用Canny算法获取图像的轮廓；
S7：根据标签的轮廓变化去判断运动情况，并结合运动算法即可统计出运动个数。
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