髋外展肌(01):坐姿髋外展

转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_60ad794b0102dqgg.html


坐姿髋外展(Seated Hip Abduction),和坐姿夹腿是相对应的动作,只是锻炼部位不一样,健身房一般有能锻炼两种动作的一体机 

 

目标锻炼部位:髋外展肌(、臀小肌等) 

 

动作要领:


1.腿外展训练机上就座,脚踏踏板。调整大腿挡板的位置,使之紧靠大腿 

 

2.双腿用力向外尽可能打开,保持1-2秒。 

 

3.然后双腿在重量的拉动下自然收紧,双腿收紧后不要停顿,立即开始外展双腿,进行下次动作。

                                       

注意事项: 

 

1.运作过程中只要将动作意念集中于目标肌上,就能达到动作的技术要求。 

 

2.髋外展和夹腿是相对应的动作,锻炼部位不一样,可以通过一体机(调整两侧挡板方向即可)来分别锻炼,注意区别

 

                                                                                                                           


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本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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