【一步步開發AI運動小程式】七、進行運動計時、計數-有解無憂

隨著人工智能技術的不斷發展，阿里體育等IT大廠，推出的“樂動力”、“天天跳繩”AI運動APP，讓云上運動會、線上運動會、健身打卡、AI體育指導等概念空前火熱，那么，能否將這些在APP成功應用的場景搬上小程式，分享這些概念的紅利呢？本系列文章就帶您一步一步從零開始開發一個AI運動小程式，本系列文章將使用“云智AI運動識別小程式插件”，請先行在微信服務市場或官網了解詳情，

一、插件運動檢測分析的流程

1.1、相關核心命名空間

插件關于姿態、運動檢測的能力，都包含在calc和sports兩個命名空間下，其中sports命名空間下包含了所有的內置運動分析器類和運動檢測相關計時、計數的核心邏輯抽象；calc命名空間下包含了人體姿態分析的角度、垂直、水平、視角等規則計算器、姿態相似度和關鍵點追蹤等能力，sports也是基于此能力實作，

1.2、運動分析的程序

運動分析的程序，便是逐幀分析人體結果，當捕捉符合到要求的姿態動作，便觸發計時、計數回呼，UI便可以基于此回呼與用戶進行互動，

二、獲取所有的內置運動

sports.SportBase是運動分析器抽象基類，實作了基本的計數、計時邏輯，其中SPORTS靜態屬性包含了所有的插件內置運動，

const SportBase = AiSport.sports.SportBase;
console.log(SportBase.SPORTS);
//輸出結果
//0: {key: "Rope-Skipping", name: "跳繩"}
//1: {key: "Jumping-Jack", name: "開合跳"}
//2: {key: "Sit-Up", name: "仰臥起坐"}
//3: {key: "Push-Up", name: "俯臥撐"}
//4: {key: "Squat", name: "深蹲起"}
//5: {key: "Plank", name: "平板支撐"}
//6: {key: "Squat-Horse", name: "馬步蹲"}

二、創建一個指定的運動分析器

//呼叫SportBase.create靜態方法，創建一個俯臥撐運動分析器實體
const AiSport = requirePlugin("aiSport");
const SportBase = AiSport.sports.SportBase;
const sport = SportBase.create('Push-Up');
console.log(sport);

三、執行運動分析檢測


//創建俯臥撐運動分析器
const AiSport = requirePlugin("aiSport");
const SportBase = AiSport.sports.SportBase;
const sport = SportBase.create('Push-Up');
sport.onTiCK = (cnt, times) => {
	console.log('運動計數變化');
	console.log(cnt, times);
};

//抽幀
const context = wx.createCameraContext();
const listener = context.onCameraFrame((frame) => {
	const iamge = {
		width: Number(frame.width),
		height: Number(frame.height),
		rawData: frame.data
	};
	
	//人體識別
	humanDetection.detectionAsync(image).then(human=>{
		
		//將人體識別結果推入運動分析器
		sport.pushing(human);
		
	});
});
listener.start();

下篇將為您介紹姿態分析，敬請期待...

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