【一步步开发AI运动APP】六、运动计时计数能调用

之前我们为您分享了【一步步开发AI运动小程序】开发系列博文，通过该系列博文，很多开发者开发出了很多精美的AI健身、线上运动赛事、AI学生体测、美体、康复锻炼等应用场景的AI运动小程序；为了帮助开发者继续深耕AI运动领域市场，今天开始我们将为您分享新系列【一步步开发AI运动APP】的博文，带您开发性能更强、体验更好的AI运动APP。

通过前几篇博文，您已经可以通过插件在APP上进行抽帧、人体检测了，在获得到人体结构后，便可以进行运行分析实现人体计时计数了，uniAPP插件同微信小程序一样，仍然内置了跳绳、开合跳、俯卧撑、仰卧起坐、深蹲(深蹲起)、平板支撑、马步蹲 等多个常见运动，可以满足健身、线上赛事、学生体测等场景需求，若有个性运动定制需求，也可以使用插件提供的pose-calc姿态分析检测接口，进行自定义扩展，后续章节再向您介绍。

一、创建运动分析器

通过createSport(key string)可以创建相应的运动实例：

javascript 复制代码

import {getSports,createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";

function createSport(){
	//获取已注册的所有运动列表
	let sports = getSports();
	console.log(sports);
	
	//创建了一个开合跳运动分析器
	const sport = createSport('jumping-jack');
}

二、进行运动分析，监听计数变化

启动运动分析，并向运动分析器推送人体结构，即可开展运动分析进行计时计数：

javascript 复制代码

import {getSports,createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";

function createSport(){

	//创建了一个开合跳运动分析器
	const sport = createSport('jumping-jack');
	sport.onTick = (counts,times)=>{
		//当计时计数发生变化时，会触发onTick回调
		console.log(counts,times);
		//更新UI等操作
	};
	sport.start();//启动运动分析
	
	let human = ... //见前一节，进行人体识别
	sport.pushing(human);
}

三、停止、重置运动分析

可以调用sport.stop()停止或暂停运动分析,sport.reset()重置计数状态。

四、完整代码

html 复制代码

<template>
		<yz-ai-camera class="camera" :style="{width:previewWidth,height:previewHeight}" :device="cameraDevice"
			resolution="medium" @on-camera-ready="onCameraReady" />
		<yz-pose-grapher ref="grapher" class="grapher" :style="{width:previewWidth,height:previewHeight}"
			:scaleRate="previewRate" :offsetX="previewOffsetX" :offsetY="previewOffsetY" lineColor="#FFFFFF"
			pointColor="#0091ff" leftColor="#009d00" />
</template>
<script>

import {getCameraContext,createHumanDetector,getSports,createSport} from "@/uni_modules/yz-ai-sport";

let cameraContext;
let sport;

export default {
	data(){
		return {};
	}
	methods:{
		onCameraReady(){
			cameraContext = getCameraContext();
			sport = createSport('jumping-jack');
			sport.onTick=(counts,times)=>{
				console.log(counts,times);
			};
			soprt.start();
		},
		onDetecting(){
			let options = {
				multiple: false,
				enabledGPU: true,
				highPerformance: false
			};
			humanDetector = createHumanDetector(options);
			humanDetector.startExtractAndDetect({
				onDetected(result){
					let humans = result.humans;
					this.$refs.grapher.drawing(humans);
					
					sport.pushing(humans[0]);
				}
			});
		}
	}
}
</script>