业务和功能介绍
参与外部企业项目外包，应用MediaPipe技术实现动作智能计数系统。负责开发后端程序，用于识别视频中的人体动作，包括俯卧撑和引体向上等。成功编写后端计数程序，确保动作识别的准确性和计数功能的稳定性。同时，负责前后端连接的实现，实现JAVA端和python端的数据传输并维护系统的稳定性。
项目实现
1、整体架构：系统采用三层模块化架构。底层PoseModule封装MediaPipe，提供33个关键点检测与关节角度计算；应用层包含俯卧撑、引体向上等7个独立动作计数模块，基于关节角度阈值实现动作识别；交互层由main.py统一调度，输出JSON结果供JAVA前端调用。技术栈为Python+OpenCV+MediaPipe+NumPy。
2、负责模块：独立完成后端全模块开发与前后端联调。封装PoseModule基础检测类；设计7种动作计数算法，以关节角度为核心指标（如俯卧撑肘部90°~160°），结合姿态预判定机制，连续5帧标准才启动计数；实现JSON格式跨语言通信；开发config.json参数化配置与Tkinter可视化界面。计数准确率经测试达95%以上。
3、难点解决：①人体朝向不定——通过手腕脚踝位置关系动态切换左右关键点索引。②帧间抖动误触发——引入闪烁判定阈值，相邻帧变化超50%时跳过。③动作不标准——设置变形时间窗口，超限自动清零，并加入边界检测和置信度过滤。④跨语言通信——采用命令行调用+标准输出JSON方案，实现JAVA与Python数据传输。
2、负责模块：独立完成后端全模块开发与前后端联调。封装PoseModule基础检测类；设计7种动作计数算法，以关节角度为核心指标（如俯卧撑肘部90°~160°），结合姿态预判定机制，连续5帧标准才启动计数；实现JSON格式跨语言通信；开发config.json参数化配置与Tkinter可视化界面。计数准确率经测试达95%以上。
3、难点解决：①人体朝向不定——通过手腕脚踝位置关系动态切换左右关键点索引。②帧间抖动误触发——引入闪烁判定阈值，相邻帧变化超50%时跳过。③动作不标准——设置变形时间窗口，超限自动清零，并加入边界检测和置信度过滤。④跨语言通信——采用命令行调用+标准输出JSON方案，实现JAVA与Python数据传输。
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多媒体-多媒体生成器
1、立项背景和目标
随着AI技术的发展，普通人也可以轻松生成高质量的图片、视频和音乐。但现有工具要么收费太高，要么操作复杂，对刚开始尝试AI创作的用户不够友好。我结合自己使用大模型API的经验，开发了一款集图片生成、视频生成、音乐生成于一体的多媒体创作工具，旨在降低AI创作门槛，让每个人都能免费体验AI生成内容的乐趣。项目灵感来源于我在AFAC比赛中使用AI API的经历，以及对TRAE Work工具的探索。
2、软件功能和核心模块介绍
图片生成模块：用户可自定义图片尺寸（宽/高），选择不同风格的图案类型（抽象图案、写实风格、卡通风格等），AI根据用户选择生成对应的图片。
视频生成模块：用户输入视频主题或关键词，AI自动生成短视频脚本并调用视频生成API产出视频。
音乐生成模块：用户选择音乐风格（古典/电子/轻音乐等），AI生成对应的音频文件。
参数配置面板：所有生成参数（尺寸、风格、时长等）集中在一个面板，用户可自由调整。
3、业务流程和功能路径描述
用户打开网页 → 选择“图片生成”/“视频生成”/“音乐生成” → 填写参数（宽高、风格、主题等） → 点击“生成”按钮 → 系统调用大模型API → 生成内容展示在页面上 → 用户可预览并下载。
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