基于计算机视觉的步态周期检测与步态角度特征提取（附带MATLAB源码）

最新推荐文章于 2025-11-27 21:04:18 发布

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本文探讨了如何使用计算机视觉技术进行步态周期检测和步态角度特征提取，重点介绍了MATLAB实现的示例代码，包括步态周期的开始和结束判断，以及步幅、步频和步态稳定性的计算。这些方法对生物医学和运动科学研究具有重要意义。

基于计算机视觉的步态周期检测与步态角度特征提取（附带MATLAB源码）

步态分析是一种广泛应用于生物医学和运动领域的技术，它可以提供关于人体行走模式和姿态的有用信息。本文将介绍如何使用计算机视觉技术来实现步态周期检测和步态角度特征提取，并提供相应的MATLAB源码。

步态周期检测是分析步态的基本步骤之一，它用于确定单个步态周期的开始和结束。步态周期通常由一次完整的步行循环组成，包括一个步伐周期和一个支撑周期。以下是一个用MATLAB实现步态周期检测的示例代码：

function [start_index, end_index] = detect_gait_cycle(signal, threshold)
    % 信号预处理
    smoothed_signal

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【图像识别-步态识别】基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取附MATLAB源码

qq_59747472的博客

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基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取

带你成为别人眼中的大佬！

06-18

269

步态分析是医学领域中非常重要的一项研究，常用于评估运动功能以及帮助恢复康复患者的步态能力。在计算机视觉领域中，通过采集人体运动轨迹可以实现对步态周期和步态角度等特征的提取，进而实现步态分析。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于计算机视觉技术的步态周期检测与步态角度特征提取，并提供相应的源代码。通过以上方法，可以实现基于计算机视觉的步态周期检测与步态角度特征提取。以上就是基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取的相关内容和MATLAB源代码。通过分析人体轮廓的上下移动变化，可以检测出步态周期。

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基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码

03-23

基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%% %%%% %%%% %%%% 第一步：导入二值化步态图片,图片来自中科院CASIA数据库B库 % 导入图集为一个步态周期，且以步态跨度最大时为起始时刻 figure('NumberTitle','off','Name','数据库图集'); %%%% %%%% 从图集中读取所有图片 fileDir = ['gaitpic\Trainingset\cl',num2str(filnum),'\']; % 文件夹路径（这里指的图片文件） filePattern = '*.png'; % 文件格式（图片格式） dis = dir([fileDir,filePattern]); % 利用dir函数，返回f

基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码介绍

BinHeon的博客

07-05

5426

基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征MATLAB源码介绍在上一篇博文中“基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征”介绍了如何基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库获得步态周期以及步态宽高比特征、角度特征。这里便给出其对应的MATLAB源码。一、...

步态周期检测与步态角度特征分析

DevGlider的博客

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具体而言，我们可以使用一阶差分方法来计算步态序列的一阶导数，并找出导数曲线中的峰值点，这些峰值点对应于步态序列中每一步的开始和结束时刻。步态周期检测是步态分析的关键步骤之一，它的主要目标是准确地确定每一步的开始和结束时刻，从而进一步提取出步态周期相关的特征信息。在这里，我们只提供了步态周期检测的示例代码，您可以根据自己的需求添加相应的步态角度特征分析代码。综上所述，本文介绍了基于CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征分析方法，并提供了相应的MATLAB源码示例。

基于中科院-CASIA-GaitDatasetB步态图像轮廓数据库的步态周期检测与步态角度特征

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