CN113426080A - 一种舞蹈形体训练装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于形体训练技术领域，公开了一种舞蹈形体训练装置及方法，所述舞蹈形体训练装置包括：图像采集模块、形体轨迹采集模块、身体状态采集模块、指令输入模块、提示模块、控制模块、信号传输模块、云服务模块、图像处理模块、形体识别模块、形体校准模块和形体分析模块。本发明通过图像采集模块，可以及时采取舞蹈形体训练动作并进行处理，为动作的矫正提供相应可靠的数据参考；通过形体轨迹采集模块和身体状态采集模块，在舞蹈形体训练动作过程中全面采集身体的动作信息，能够提高形体训练的准确度；通过形体识别模块、形体校准模块和形体分析模块，可以准确且及时的矫正形体训练的动作，舞蹈形体更准确。
Description
技术领域
本发明属于形体训练技术领域，尤其涉及一种舞蹈形体训练装置及方法。
背景技术
目前，形体是指人体的外在表现，它是一门艺术，人体只有在四肢、躯干、头部及头部五官的合理配合下才能显示出姿态美、体态美、线条美和外部形态与内部情感的和谐统一美。。使人们在优美的音乐中达到收腰、健胸、美腿作用，并可修身养性，增强气质、风度、仪表，使您在工作的繁忙中摆脱紧张情绪，进入美的环境中。为了进行舞蹈形体训练，舞蹈形体训练装置发挥着关键性的作用。但是现有的舞蹈形体训练装置在使用过程中，检测的数据单一，导致无法提供准确的矫正训练。同时现有的舞蹈形体训练装置在使用过程中，易使信号传输中断，降低了整体装置的稳定性。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)现有的舞蹈形体训练装置在使用过程中，检测的数据单一，导致无法提供准确的矫正训练。
(2)现有的舞蹈形体训练装置在使用过程中，易使信号传输中断，降低了整体装置的稳定性。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种舞蹈形体训练装置及方法。
本发明是这样实现的，一种舞蹈形体训练方法，所述舞蹈形体训练方法，包括：
步骤一，通过图像采集模块利用摄像头采集形体训练中的训练动作图像；通过形体轨迹采集模块利用轨迹信息传感器，采集形体训练中各个肢体的运行轨迹；
所述形体训练中的训练动作图像中包括完整的人体以及人体展现的动作轮廓；
所述通过图像采集模块利用摄像头采集形体训练中的训练动作图像，包括：设定相机俯仰以及相机水平仰分别进行图像的采集；
所述相机水平方向的图像采集包括：
以相机水平仰角为α拍摄第一水平仰图像，以相机水平仰角为α且与拍摄第一水平仰图像时相同的相机水平角拍摄第二水平仰图像；计算所述第二水平仰图像在所述第一水平仰图像上的第一重叠度；
判断所述第一重叠度是否大于或等于一重叠度阈值，若是，则令相机目标水平仰角为α，使用相机进行图像拍摄，若否，则对α进行赋值，使用相机进行赋值的角度进行拍摄；
所述相机俯仰方向的图像采集包括：
以相机俯仰角为β拍摄第一俯仰图像，以相机俯仰角为β且与拍摄第一俯仰图像时相同的相机水平角拍摄第二俯仰图像；计算所述第二俯仰图像在所述第一俯仰图像上的第二重叠度；
判断所述第二重叠度是否大于或等于一重叠度阈值，若是，则令相机目标俯仰角为β，使用相机进行图像拍摄，若否，则对β进行赋值，使用相机进行赋值的角度进行拍摄；
步骤二，通过身体状态采集模块利用脉搏传感器获取形体训练过中身体的状态信息；通过控制模块利用主控机协调各个模块的正常运行；
步骤三，通过图像处理模块利用图像处理程序对图像进行预处理；通过指令输入模块利用输入设备输入相应的指令信息；
步骤四，通过形体识别模块利用形体识别程序通过提取图像中的特征，并对形体图像特征进行识别；通过形体校准模块利用预存的形体标准动作与处理完成的形体动作进行匹配，并计算出形似度；
步骤五，通过形体分析模块依据形体相似度对训练过程中的形体动作进行综合分析，并给出相应的指导建议；通过提示模块利用提示设备对训练者进行指导训练；
步骤六，通过信号传输模块利用信号传输设备进行控制模块与云服务模块的信息交互；通过云服务模块利用大数据处理技术对采集的形体训练数据进行处理。
进一步，所述步骤三中，图像处理模块通过图像处理程序对图像进行预处理的具体过程为：
将获取的形体训练动作图像，建立相应的图像集合；
对图像集合中的所有形体训练动作图像进行灰度处理，并进行图像的滤波/ 边缘检测/分割。
进一步，所述形体训练动作图像进行滤波的具体过程为：
将原始动作图像，确定图像的各种尺寸；
建立新的数据集合，用以暂存结果图像；对暂存的结果图像进行扫描，求出图像中一定区域的像素值，并进行排序；确定灰度值中的中间值赋值给目标图像中与当前点对应的像素点；
重复上述步骤，直到处理完源图像的全部像素点。
进一步，所述形体训练动作图像进行边缘检测的具体过程为：
用高斯滤波平滑处理形体训练动作图像，并用有限差分算法确定图像梯度的幅值和方向；
根据确定的梯度幅值，进行非极大值抑制；
通过采用双阈值算法进行检测图像边缘。
进一步，所述步骤四中，形体识别模块对形体图像特征进行识别中，图像特征包括：图像颜色特征、图像纹理特征、图像形状特征以及图像局部特征点；
对图像局部特征点的识别过程为：
根据输入的数据信息，建立相应的模板，并对图像进行卷积运算；在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值，进而对图像局部特征点搜索识别。
进一步，所述步骤五中，信号传输模块中的信号传输设备所具有的信号传输方式，包括：ISDN、宽带、光线、无线等。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述舞蹈形体训练方法的舞蹈形体训练装置，所述舞蹈形体训练装置包括：
图像采集模块，与控制模块连接，用于通过摄像头采集形体训练中的训练动作图像；
形体轨迹采集模块，与控制模块连接，用于通过轨迹信息传感器采集形体训练中各个肢体的运行轨迹；
身体状态采集模块，与控制模块连接，用于通过脉搏传感器获取形体训练过中，身体的状态信息；
指令输入模块，与控制模块连接，用于通过输入设备输入相应的指令信息；
提示模块，与控制模块连接，用于通过提示设备对训练者进行指导训练。
进一步，所述舞蹈形体训练装置还包括：
控制模块，分别与图像采集模块、形体轨迹采集模块、身体状态采集模块、指令输入模块、提示模块、信号传输模块、云服务模块、图像处理模块、形体识别模块、形体校准模块和形体分析模块连接，用于通过主控机协调各个模块的正常运行；
信号传输模块与控制模块连接，通过信号传输设备，用于控制模块与云服务模块的信息交互；
云服务模块，与信号传输模块连接，利用大数据处理技术对采集的形体训练数据进行处理；
图像处理模块，与控制模块连接，用于通过图像处理程序对图像进行预处理；
形体识别模块，与控制模块连接，用于通过形体识别程序提取图像中的特征，并对形体图像特征进行识别；
形体校准模块，与控制模块连接，用于通过预存的形体标准动作与处理完成的形体动作进行匹配，并计算出形似度；
形体分析模块，与控制模块连接，用于根据形体相似度对训练过程中的形体动作进行综合分析，并给出相应的指导建议。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的舞蹈形体训练方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的舞蹈形体训练方法。
本发明另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的舞蹈形体训练方法。
本发明另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的舞蹈形体训练方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明通过图像采集模块，可以及时采取舞蹈形体训练动作，并进行处理，为动作的矫正，提供相应可靠的数据参考；通过形体轨迹采集模块和身体状态采集模块，在舞蹈形体训练动作过程中，全面采集身体的动作信息，提高形体训练的准确度；通过形体识别模块、形体校准模块和形体分析模块，可以准确及时矫正形体训练动作。同时本发明中信号传输模块具有多种数据信息传输方式，提高整体系统的稳定性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述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。
图1是本发明实施例提供的舞蹈形体训练方法流程图。
图2是本发明实施例提供的图像处理模块通过图像处理程序对图像进行预处理方法流程图。
图3是本发明实施例提供的形体训练动作图像滤波方法流程图。
图4是本发明实施例提供的形体训练动作图像边缘检测方法流程图。
图5是本发明实施例提供的舞蹈形体训练装置结构示意图。
图中：1、图像采集模块；2、形体轨迹采集模块；3、身体状态采集模块； 4指令输入模块；5、提示模块；6、控制模块；7、信号传输模块；8、云服务模块；9、图像处理模块；10、形体识别模块；11、形体校准模块；12、形体分析模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种舞蹈形体训练装置及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的舞蹈形体训练方法，包括：
S101，通过图像采集模块利用摄像头采集形体训练中的训练动作图像；通过形体轨迹采集模块利用轨迹信息传感器，采集形体训练中各个肢体的运行轨迹；
S102，通过身体状态采集模块利用脉搏传感器获取形体训练过中身体的状态信息；通过控制模块利用主控机协调各个模块的正常运行；
S103，通过图像处理模块利用图像处理程序对图像进行预处理；通过指令输入模块利用输入设备输入相应的指令信息；
S104，通过形体识别模块利用形体识别程序通过提取图像中的特征，并对形体图像特征进行识别；通过形体校准模块利用预存的形体标准动作与处理完成的形体动作进行匹配，并计算出形似度；
S105，通过形体分析模块依据形体相似度对训练过程中的形体动作进行综合分析，并给出相应的指导建议；通过提示模块利用提示设备对训练者进行指导训练；
S106，通过信号传输模块利用信号传输设备进行控制模块与云服务模块的信息交互；通过云服务模块利用大数据处理技术对采集的形体训练数据进行处理。
本发明实施例提供的形体训练中的训练动作图像中包括完整的人体以及人体展现的动作轮廓。
本发明实施例提供的通过图像采集模块利用摄像头采集形体训练中的训练动作图像，包括：设定相机俯仰以及相机水平仰分别进行图像的采集。
本发明实施例提供的相机水平方向的图像采集包括：
以相机水平仰角为α拍摄第一水平仰图像，以相机水平仰角为α且与拍摄第一水平仰图像时相同的相机水平角拍摄第二水平仰图像；计算所述第二水平仰图像在所述第一水平仰图像上的第一重叠度；
判断所述第一重叠度是否大于或等于一重叠度阈值，若是，则令相机目标水平仰角为α，使用相机进行图像拍摄，若否，则对α进行赋值，使用相机进行赋值的角度进行拍摄。
本发明实施例提供的相机俯仰方向的图像采集包括：
以相机俯仰角为β拍摄第一俯仰图像，以相机俯仰角为β且与拍摄第一俯仰图像时相同的相机水平角拍摄第二俯仰图像；计算所述第二俯仰图像在所述第一俯仰图像上的第二重叠度；
判断所述第二重叠度是否大于或等于一重叠度阈值，若是，则令相机目标俯仰角为β，使用相机进行图像拍摄，若否，则对β进行赋值，使用相机进行赋值的角度进行拍摄。
如图2所示，步骤S103中，本发明实施例提供的图像处理模块通过图像处理程序对图像进行预处理的具体过程为：
S201，将获取的形体训练动作图像，建立相应的图像集合；
S202，对图像集合中的所有形体训练动作图像进行灰度处理，并进行图像的滤波/边缘检测/分割。
如图3所示，本发明实施例提供的形体训练动作图像进行滤波的具体过程为：
S301，将原始动作图像，确定图像的各种尺寸；
S302，建立新的数据集合，用以暂存结果图像；对暂存的结果图像进行扫描，求出图像中一定区域的像素值，并进行排序；确定灰度值中的中间值赋值给目标图像中与当前点对应的像素点；
S303，重复上述步骤，直到处理完源图像的全部像素点。
如图4所示，本发明实施例提供的形体训练动作图像进行边缘检测的具体过程为：
S401，用高斯滤波平滑处理形体训练动作图像，并用有限差分算法确定图像梯度的幅值和方向；
S402，根据确定的梯度幅值，进行非极大值抑制；
S403，通过采用双阈值算法进行检测图像边缘。
步骤S104中，本发明实施例提供的形体识别模块对形体图像特征进行识别中，图像特征包括：图像颜色特征、图像纹理特征、图像形状特征以及图像局部特征点；
对图像局部特征点的识别过程为：
根据输入的数据信息，建立相应的模板，并对图像进行卷积运算；在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值，进而对图像局部特征点搜索识别。
步骤S105中，本发明实施例提供的信号传输模块中的信号传输设备所具有的信号传输方式，包括：ISDN、宽带、光线、无线等。
如图5所示，本发明实施例提供的舞蹈形体训练装置包括：
图像采集模块1，与控制模块6连接，用于通过摄像头采集形体训练中的训练动作图像；
形体轨迹采集模块2，与控制模块6连接，用于通过轨迹信息传感器采集形体训练中各个肢体的运行轨迹；
身体状态采集模块3，与控制模块6连接，用于通过脉搏传感器获取形体训练过中，身体的状态信息；
指令输入模块4，与控制模块6连接，用于通过输入设备输入相应的指令信息；
提示模块5，与控制模块6连接，用于通过提示设备对训练者进行指导训练；
控制模块6，分别与图像采集模块1、形体轨迹采集模块2、身体状态采集模块3、指令输入模块4、提示模块5、信号传输模块7、云服务模块8、图像处理模块9、形体识别模块10、形体校准模块11和形体分析模块12连接，用于通过主控机协调各个模块的正常运行；
信号传输模块7与控制模块6连接，通过信号传输设备，用于控制模块与云服务模块的信息交互；
云服务模块8，与信号传输模块7连接，利用大数据处理技术对采集的形体训练数据进行处理；
图像处理模块9，与控制模块6连接，用于通过图像处理程序对图像进行预处理；
形体识别模块10，与控制模块6连接，用于通过形体识别程序提取图像中的特征，并对形体图像特征进行识别；
形体校准模块11，与控制模块6连接，用于通过预存的形体标准动作与处理完成的形体动作进行匹配，并计算出形似度；
形体分析模块12，与控制模块6连接，用于根据形体相似度对训练过程中的形体动作进行综合分析，并给出相应的指导建议。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种舞蹈形体训练方法，其特征在于，所述舞蹈形体训练方法，包括：
步骤一，通过图像采集模块利用摄像头采集形体训练中的训练动作图像；通过形体轨迹采集模块利用轨迹信息传感器，采集形体训练中各个肢体的运行轨迹；
所述形体训练中的训练动作图像中包括完整的人体以及人体展现的动作轮廓；
所述通过图像采集模块利用摄像头采集形体训练中的训练动作图像，包括：设定相机俯仰以及相机水平仰分别进行图像的采集；
所述相机水平方向的图像采集包括：
以相机水平仰角为α拍摄第一水平仰图像，以相机水平仰角为α且与拍摄第一水平仰图像时相同的相机水平角拍摄第二水平仰图像；计算所述第二水平仰图像在所述第一水平仰图像上的第一重叠度；
判断所述第一重叠度是否大于或等于一重叠度阈值，若是，则令相机目标水平仰角为α，使用相机进行图像拍摄，若否，则对α进行赋值，使用相机进行赋值的角度进行拍摄；
所述相机俯仰方向的图像采集包括：
以相机俯仰角为β拍摄第一俯仰图像，以相机俯仰角为β且与拍摄第一俯仰图像时相同的相机水平角拍摄第二俯仰图像；计算所述第二俯仰图像在所述第一俯仰图像上的第二重叠度；
判断所述第二重叠度是否大于或等于一重叠度阈值，若是，则令相机目标俯仰角为β，使用相机进行图像拍摄，若否，则对β进行赋值，使用相机进行赋值的角度进行拍摄；
步骤二，通过身体状态采集模块利用脉搏传感器获取形体训练过中身体的状态信息；通过控制模块利用主控机协调各个模块的正常运行；
步骤三，通过图像处理模块利用图像处理程序对图像进行预处理；通过指令输入模块利用输入设备输入相应的指令信息；
步骤四，通过形体识别模块利用形体识别程序通过提取图像中的特征，并对形体图像特征进行识别；通过形体校准模块利用预存的形体标准动作与处理完成的形体动作进行匹配，并计算出形似度；
步骤五，通过形体分析模块依据形体相似度对训练过程中的形体动作进行综合分析，并给出相应的指导建议；通过提示模块利用提示设备对训练者进行指导训练；
步骤六，通过信号传输模块利用信号传输设备进行控制模块与云服务模块的信息交互；通过云服务模块利用大数据处理技术对采集的形体训练数据进行处理。
2.如权利要求1所述舞蹈形体训练方法，其特征在于，所述步骤三中，图像处理模块通过图像处理程序对图像进行预处理的具体过程为：
将获取的形体训练动作图像，建立相应的图像集合；
对图像集合中的所有形体训练动作图像进行灰度处理，并进行图像的滤波/边缘检测/分割。
3.如权利要求2所述舞蹈形体训练方法，其特征在于，所述形体训练动作图像进行滤波的具体过程为：
将原始动作图像，确定图像的各种尺寸；
建立新的数据集合，用以暂存结果图像；对暂存的结果图像进行扫描，求出图像中一定区域的像素值，并进行排序；确定灰度值中的中间值赋值给目标图像中与当前点对应的像素点；
重复上述步骤，直到处理完源图像的全部像素点。
4.如权利要求2所述舞蹈形体训练方法，其特征在于，所述形体训练动作图像进行边缘检测的具体过程为：
用高斯滤波平滑处理形体训练动作图像，并用有限差分算法确定图像梯度的幅值和方向；
根据确定的梯度幅值，进行非极大值抑制；
通过采用双阈值算法进行检测图像边缘。
5.如权利要求1所述舞蹈形体训练方法，其特征在于，所述步骤四中，形体识别模块对形体图像特征进行识别中，图像特征包括：图像颜色特征、图像纹理特征、图像形状特征以及图像局部特征点；
对图像局部特征点的识别过程为：
根据输入的数据信息，建立相应的模板，并对图像进行卷积运算；在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值，进而对图像局部特征点搜索识别。
6.如权利要求1所述舞蹈形体训练方法，其特征在于，所述步骤五中，信号传输模块中的信号传输设备所具有的信号传输方式，包括：ISDN、宽带、光线、无线等。
7.一种实施如权利要求1～6任意一项所述舞蹈形体训练方法的舞蹈形体训练装置，其特征在于，所述舞蹈形体训练装置包括：
图像采集模块，与控制模块连接，用于通过摄像头采集形体训练中的训练动作图像；
形体轨迹采集模块，与控制模块连接，用于通过轨迹信息传感器采集形体训练中各个肢体的运行轨迹；
身体状态采集模块，与控制模块连接，用于通过脉搏传感器获取形体训练过中，身体的状态信息；
指令输入模块，与控制模块连接，用于通过输入设备输入相应的指令信息；
提示模块，与控制模块连接，用于通过提示设备对训练者进行指导训练。
8.如权利要求7所述舞蹈形体训练装置，其特征在于，所述舞蹈形体训练装置还包括：
控制模块，分别与图像采集模块、形体轨迹采集模块、身体状态采集模块、指令输入模块、提示模块、信号传输模块、云服务模块、图像处理模块、形体识别模块、形体校准模块和形体分析模块连接，用于通过主控机协调各个模块的正常运行；
信号传输模块与控制模块连接，通过信号传输设备，用于控制模块与云服务模块的信息交互；
云服务模块，与信号传输模块连接，利用大数据处理技术对采集的形体训练数据进行处理；
图像处理模块，与控制模块连接，用于通过图像处理程序对图像进行预处理；
形体识别模块，与控制模块连接，用于通过形体识别程序提取图像中的特征，并对形体图像特征进行识别；
形体校准模块，与控制模块连接，用于通过预存的形体标准动作与处理完成的形体动作进行匹配，并计算出形似度；
形体分析模块，与控制模块连接，用于根据形体相似度对训练过程中的形体动作进行综合分析，并给出相应的指导建议。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1～6任意一项所述的舞蹈形体训练方法。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～6任意一项所述的舞蹈形体训练方法。
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