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README.md

@@ -1,13 +1,58 @@
----
-title: SportsCoaching
-emoji: 💻
-colorFrom: pink
-colorTo: yellow
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.33.0
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: apache-2.0
----
-
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+# 🎬 视频Pose Estimation处理平台
+
+一个基于Gradio的视频姿态估计和AI分析平台，支持视频上传、姿态检测、时序下采样和智能分析。
+
+## 功能特性
+
+- 📹 **视频上传**: 支持多种视频格式
+- 🤖 **Pose Estimation**: 人体姿态关键点检测
+- ⏱️ **时序下采样**: 可配置的帧率降采样
+- 🧠 **AI分析**: 集成ChatGPT进行智能分析
+- 🐍 **Python处理**: 后续数据处理和分析
+- 📊 **结果展示**: 多维度结果可视化
+
+## 处理流程
+
+1. **视频上传** → 上传待分析的视频文件
+2. **Pose Estimation** → 提取人体关键点数据
+3. **时序下采样** → 根据设定比率降采样
+4. **ChatGPT分析** → AI智能分析姿态特征
+5. **Python处理** → 运行自定义分析程序
+6. **结果生成** → 输出综合分析报告
+
+## 使用方法
+
+1. 上传视频文件
+2. 设置下采样率 (1-10)
+3. 输入ChatGPT分析提示词
+4. 点击"开始处理"
+5. 在不同标签页查看结果
+
+## 技术栈
+
+- **前端**: Gradio Web UI
+- **视频处理**: OpenCV
+- **数据处理**: NumPy
+- **AI集成**: ChatGPT API (待集成)
+- **部署平台**: Hugging Face Spaces
+
+## 开发说明
+
+当前版本使用模拟数据进行演示。实际部署时需要：
+
+1. 集成真实的Pose Estimation模型 (如MediaPipe, OpenPose等)
+2. 配置ChatGPT API密钥
+3. 实现具体的Python分析程序
+4. 添加错误处理和日志记录
+
+## 部署到Hugging Face
+
+1. 创建新的Space
+2. 选择Gradio SDK
+3. 上传所有文件
+4. 配置环境变量 (如API密钥)
+5. 启动应用
+
+## 许可证
+
+MIT License

app.py

@@ -0,0 +1,289 @@
+import gradio as gr
+import numpy as np
+import cv2
+import json
+import time
+from typing import Tuple, Dict, Any
+import tempfile
+import os
+
+class PoseEstimationApp:
+    def __init__(self):
+        self.processing_steps = [
+            "视频上传完成",
+            "开始Pose Estimation...",
+            "执行时序下采样...",
+            "调用ChatGPT分析...",
+            "运行Python程序...",
+            "生成最终结果"
+        ]
+    
+    def extract_video_frames(self, video_path: str, downsample_rate: int = 2):
+        """提取视频帧并进行下采样"""
+        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+        frames = []
+        frame_count = 0
+        
+        while True:
+            ret, frame = cap.read()
+            if not ret:
+                break
+            
+            # 根据下采样率选择帧
+            if frame_count % downsample_rate == 0:
+                frames.append(frame)
+            
+            frame_count += 1
+        
+        cap.release()
+        return frames, frame_count
+    
+    def mock_pose_estimation(self, frames):
+        """模拟pose estimation处理"""
+        # 这里应该是真实的pose estimation代码
+        # 目前返回模拟数据
+        pose_data = []
+        for i, frame in enumerate(frames):
+            # 模拟关键点数据 (17个关键点，每个点有x,y,confidence)
+            keypoints = np.random.rand(17, 3).tolist()
+            pose_data.append({
+                "frame_id": i,
+                "keypoints": keypoints,
+                "timestamp": i * 0.033  # 假设30fps
+            })
+        return pose_data
+    
+    def mock_chatgpt_analysis(self, pose_data, custom_prompt):
+        """模拟ChatGPT分析"""
+        # 这里应该调用实际的ChatGPT API
+        analysis = f"""
+        基于您的提示词: "{custom_prompt}"
+        
+        姿态分析结果：
+        - 检测到 {len(pose_data)} 个有效帧
+        - 主要动作模式：步行/站立
+        - 姿态稳定性：良好
+        - 运动幅度：中等
+        - 异常检测：未发现明显异常
+        
+        建议：保持当前运动模式，注意关节角度的稳定性。
+        """
+        return analysis
+    
+    def mock_python_processing(self, chatgpt_result):
+        """模拟Python程序处理"""
+        # 这里应该运行实际的Python分析程序
+        python_output = f"""
+        执行Python分析程序...
+        
+        处理ChatGPT结果: {len(chatgpt_result)} 字符
+        计算统计指标...
+        生成可视化图表...
+        
+        结果摘要:
+        - 处理状态: 成功
+        - 分析维度: 多维度姿态分析
+        - 输出格式: JSON + 可视化
+        - 置信度: 0.87
+        """
+        return python_output
+    
+    def generate_final_result(self, pose_data, chatgpt_analysis, python_output):
+        """生成最终结果"""
+        final_result = {
+            "summary": {
+                "total_frames": len(pose_data),
+                "processing_time": "模拟处理",
+                "confidence_score": 0.87
+            },
+            "pose_analysis": "姿态数据已提取",
+            "ai_insights": chatgpt_analysis,
+            "technical_analysis": python_output,
+            "recommendations": [
+                "继续保持良好的运动姿态",
+                "注意关节角度的协调性",
+                "建议增加运动的多样性"
+            ]
+        }
+        return json.dumps(final_result, indent=2, ensure_ascii=False)
+    
+    def process_video(self, video_file, downsample_rate, custom_prompt, progress=gr.Progress()):
+        """主要的视频处理函数"""
+        if video_file is None:
+            return "请先上传视频文件", "", "", ""
+        
+        try:
+            # 步骤1: 视频上传完成
+            progress(0.1, desc="视频上传完成")
+            time.sleep(1)
+            
+            # 步骤2: 提取帧和Pose Estimation
+            progress(0.3, desc="执行Pose Estimation...")
+            frames, total_frames = self.extract_video_frames(video_file, downsample_rate)
+            pose_data = self.mock_pose_estimation(frames)
+            time.sleep(2)
+            
+            # 步骤3: 时序下采样
+            progress(0.5, desc="时序下采样完成")
+            time.sleep(1)
+            
+            # 步骤4: ChatGPT分析
+            progress(0.7, desc="ChatGPT分析中...")
+            if not custom_prompt.strip():
+                custom_prompt = "请分析这个视频中的姿态特征"
+            chatgpt_result = self.mock_chatgpt_analysis(pose_data, custom_prompt)
+            time.sleep(2)
+            
+            # 步骤5: Python程序处理
+            progress(0.9, desc="运行Python分析程序...")
+            python_result = self.mock_python_processing(chatgpt_result)
+            time.sleep(1)
+            
+            # 步骤6: 生成最终结果
+            progress(1.0, desc="生成最终结果")
+            final_result = self.generate_final_result(pose_data, chatgpt_result, python_result)
+            
+            # 格式化pose数据用于显示
+            pose_summary = f"提取了 {len(pose_data)} 帧数据\n"
+            pose_summary += f"原始帧数: {total_frames}\n"
+            pose_summary += f"下采样率: {downsample_rate}\n"
+            pose_summary += f"有效关键点数: {len(pose_data[0]['keypoints']) if pose_data else 0}"
+            
+            return pose_summary, chatgpt_result, python_result, final_result
+            
+        except Exception as e:
+            return f"处理出错: {str(e)}", "", "", ""
+
+# 创建应用实例
+app = PoseEstimationApp()
+
+# 创建Gradio界面
+def create_interface():
+    with gr.Blocks(
+        theme=gr.themes.Soft(),
+        title="视频Pose Estimation处理平台",
+        css="""
+        .gradio-container {
+            max-width: 1200px !important;
+        }
+        .tab-nav {
+            background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2) !important;
+        }
+        """
+    ) as demo:
+        
+        gr.Markdown(
+            """
+            # 🎬 视频Pose Estimation处理平台
+            
+            上传视频文件，进行姿态估计分析，获得AI驱动的智能洞察
+            
+            **功能流程**: 视频上传 → Pose Estimation → 时序下采样 → ChatGPT分析 → Python处理 → 结果生成
+            """
+        )
+        
+        with gr.Row():
+            with gr.Column(scale=1):
+                gr.Markdown("## 📤 输入设置")
+                
+                video_input = gr.Video(
+                    label="上传视频文件",
+                    sources=["upload"],
+                    height=300
+                )
+                
+                with gr.Row():
+                    downsample_rate = gr.Slider(
+                        minimum=1,
+                        maximum=10,
+                        value=2,
+                        step=1,
+                        label="时序下采样率",
+                        info="每N帧取1帧"
+                    )
+                
+                custom_prompt = gr.Textbox(
+                    label="ChatGPT提示词",
+                    placeholder="请输入分析姿态数据的提示词...",
+                    lines=3,
+                    value="请详细分析这个视频中的人体姿态特征，包括运动模式、稳定性和任何异常情况。"
+                )
+                
+                with gr.Row():
+                    process_btn = gr.Button("🚀 开始处理", variant="primary", size="lg")
+                    clear_btn = gr.Button("🔄 清除", variant="secondary")
+        
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("## 📊 处理结果")
+            
+            with gr.Tabs() as tabs:
+                with gr.TabItem("姿态数据"):
+                    pose_output = gr.Textbox(
+                        label="Pose Estimation结果",
+                        lines=8,
+                        max_lines=15,
+                        placeholder="姿态数据将在此显示..."
+                    )
+                
+                with gr.TabItem("AI分析"):
+                    ai_output = gr.Textbox(
+                        label="ChatGPT分析结果",
+                        lines=8,
+                        max_lines=15,
+                        placeholder="AI分析结果将在此显示..."
+                    )
+                
+                with gr.TabItem("Python输出"):
+                    python_output = gr.Textbox(
+                        label="Python程序输出",
+                        lines=8,
+                        max_lines=15,
+                        placeholder="Python处理结果将在此显示..."
+                    )
+                
+                with gr.TabItem("最终结果"):
+                    final_output = gr.Textbox(
+                        label="综合分析结果",
+                        lines=8,
+                        max_lines=15,
+                        placeholder="最终结果将在此显示..."
+                    )
+        
+        # 事件绑定
+        process_btn.click(
+            fn=app.process_video,
+            inputs=[video_input, downsample_rate, custom_prompt],
+            outputs=[pose_output, ai_output, python_output, final_output],
+            show_progress=True
+        )
+        
+        clear_btn.click(
+            fn=lambda: (None, 2, "", "", "", "", ""),
+            outputs=[video_input, downsample_rate, custom_prompt, pose_output, ai_output, python_output, final_output]
+        )
+        
+        # 示例
+        gr.Markdown(
+            """
+            ## 💡 使用说明
+            
+            1. **上传视频**: 支持常见视频格式 (MP4, AVI, MOV等)
+            2. **设置参数**: 调整下采样率和自定义提示词
+            3. **开始处理**: 点击处理按钮，等待分析完成
+            4. **查看结果**: 在不同标签页中查看详细结果
+            
+            **注意**: 当前版本使用模拟数据，实际部署时需要集成真实的API和算法。
+            """
+        )
+    
+    return demo
+
+# 创建并启动应用
+if __name__ == "__main__":
+    demo = create_interface()
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=True,
+        show_error=True
+    )

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+gradio>=4.0.0
+opencv-python-headless>=4.8.0
+numpy>=1.24.0
+Pillow>=9.5.0
+requests>=2.31.0
+python-multipart>=0.0.6