【源码】基于OpenCV和mediapipe的无人机肢体学模拟教学系统

项目简介

本项目结合人体姿态估计与无人机控制技术，构建了一个创新的无人机模拟教学系统。系统能识别并模仿用户肢体动作，实现对无人机的遥控操作，降低操作难度，增添学习趣味性。适用于新兴科技创新教学，鼓励学生用肢体语言操控无人机，融合运动与科技。

项目的主要特性和功能

硬件要求

• CoDroneEDU无人机
• 计算机

软件架构

• 使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务
• 利用mediapipe进行人体姿态估计
• Python3和PyCharm开发环境

核心功能

• 姿态检测：通过mediapipe库检测人的姿态。
• 无人机控制：依据检测到的姿态模仿动作，控制无人机的飞行动作。
• 实时反馈：在屏幕上实时显示检测到的姿态和无人机的状态。
• 游戏规则：完成指定动作，操控无人机完成路径并安全降落。

技术亮点

• 独特的肢体控制无人机教学方式
• 实时姿态检测与模仿
• 简单易懂的操作界面
• 丰富的互动体验，提高学习趣味

安装使用步骤

前提条件

假设用户已经下载了本项目的源码文件。

步骤1: 安装所需库和工具

1. 安装pip，Python的包管理工具。 bash sudo apt-get install pip
2. 安装OpenCV Python库，用于图像处理。 bash pip install opencv-python
3. 安装mediapipe库，用于处理媒体数据。 bash pip install mediapipe
4. 安装codrone_edu库，用于控制无人机。 bash pip install codrone_edu

步骤2: 运行程序

1. 打开PyCharm开发环境。
2. 导入项目文件。
3. 运行pose_codrone.py文件。
4. 按照屏幕提示进行无人机配对和场地布置。
5. 开始模仿指定动作，控制无人机飞行。

已知问题和解决方案

1. 起飞时需要等待一下。
2. 在无人机执行动作时，画面可能会有卡顿。
3. 阈值可能需要调整以适应不同环境和设备。
4. 镜像读取影像可能影响识别准确性。

针对上述问题，可根据实际情况进行调整和优化，例如调整阈值、优化硬件配置等。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】