st-Gcn训练跳绳识别模型六：YOLOv8-Pose 和 ST-GCN 实现实时跳绳计数器应用
🎯 目标：开发一个实时跳绳计数器，利用 YOLOv8-Pose 检测关键点，结合 ST-GCN 模型进行动作识别，并通过 PyQt6 界面实现用户友好的交互体验。
动作识别技术在体育分析和健康监测领域有着广泛应用，实时跳绳计数器是一个典型案例。本篇博客将详细解析一个 Python 脚本，该脚本结合 YOLOv8-Pose 和 ST-GCN 模型，通过摄像头实时捕获视频，检测跳绳动作并计数。我们将逐段分析代码，讲解其功能、实现细节，并提供优化建议，同时加入一些小贴士（✨）帮助读者更好地理解和改进应用。
脚本概述
该脚本实现了一个基于摄像头的实时跳绳计数器，结合计算机视觉和深度学习技术，完成以下任务：
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关键点检测：使用 YOLOv8-Pose 从视频帧中提取 17 个 COCO 关键点（x 和 y 坐标）。
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动作识别：通过预训练的 ST-GCN 模型判断当前是否为跳绳动作（标签 0：非跳绳，标签 1：跳绳）。
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跳绳计数：基于脚踝 y 坐标的动态变化，检测跳跃并计数。
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用户界面：使用 PyQt6（PySide6）显示实时视频、关键点、跳绳状态和计数。
脚本通过 JumpCounter 类实现跳绳计数逻辑，JumpRopeApp 类整合模型和界面，提供流畅的实时体验。以下是详细代码解析，附带实用