Для определения типа движения с использованием OpenCV можно использовать следующий подход:
1. Преобразование видео в оттенки серого или другое пространство цветов, чтобы снизить вычислительную сложность.
2. Применение фильтров, таких как фильтр Гаусса или медианный фильтр, для сглаживания изображения и удаления шума.
3. Выделение контуров объектов с помощью методов бинаризации, адаптивной бинаризации или фильтра Кэнни.
4. Классификация движения, основываясь на свойствах контуров объектов, таких как размер, форма, скорость и направление движения.
Чтобы улучшить алгоритм определения физической активности без отслеживания изменения угла между подвижными частями тела, можно использовать следующие подходы:
1. Вычисление и анализ скорости движения: при активных действиях, таких как бег или прыжки, скорость движения будет выше, чем при пассивных действиях, таких как сидение или стояние.
2. Использование методов машинного обучения: обучение модели на основе размеченных данных, которая будет классифицировать типы физической активности на основе признаков, таких как скорость, периодичность и амплитуда движений.
3. Использование датчиков движения: для более точного определения физической активности можно комбинировать данные с камеры с данными, полученными с помощью акселерометра или гироскопа, чтобы определить шаги, бег, подъемы и другие действия.