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随着人工智能技术的不断发展，阿里体育等IT大厂，推出的“乐动力”、“天天跳绳”AI运动APP，让云上运动会、线上运动会、健身打卡、AI体育指导等概念空前火热。那么，能否将这些在APP成功应用的场景搬上小程序，分享这些概念的红利呢？本系列文章就带您一步一步从零开始开发一个AI运动小程序，本系列文章将使用“云智AI运动识别小程序插件”，请先行在微信服务市场或官网了解详情。

一、插件运动检测分析的流程

1.1、相关核心命名空间

插件关于姿态、运动检测的能力，都包含在calc和sports两个命名空间下。其中sports命名空间下包含了所有的内置运动分析器类和运动检测相关计时、计数的核心逻辑抽象；calc命名空间下包含了人体姿态分析的角度、垂直、水平、视角等规则计算器、姿态相似度和关键点追踪等能力，sports也是基于此能力实现。

1.2、运动分析的过程

运动分析的过程，便是逐帧分析人体结果，当捕捉符合到要求的姿态动作，便触发计时、计数回调。UI便可以基于此回调与用户进行交互。

二、获取所有的内置运动

sports.SportBase是运动分析器抽象基类，实现了基本的计数、计时逻辑，其中SPORTS静态属性包含了所有的插件内置运动。

const SportBase = AiSport.sports.SportBase;console.log(SportBase.SPORTS);//输出结果//0: {key: "Rope-Skipping", name: "跳绳"}//1: {key: "Jumping-Jack", name: "开合跳"}//2: {key: "Sit-Up", name: "仰卧起坐"}//3: {key: "Push-Up", name: "俯卧撑"}//4: {key: "Squat", name: "深蹲起"}//5: {key: "Plank", name: "平板支撑"}//6: {key: "Squat-Horse", name: "马步蹲"}

二、创建一个指定的运动分析器

//调用SportBase.create静态方法，创建一个俯卧撑运动分析器实例const AiSport = requirePlugin("aiSport");const SportBase = AiSport.sports.SportBase;const sport = SportBase.create("Push-Up");console.log(sport);

三、执行运动分析检测

//创建俯卧撑运动分析器const AiSport = requirePlugin("aiSport");const SportBase = AiSport.sports.SportBase;const sport = SportBase.create("Push-Up");sport.onTiCK = (cnt, times) => {console.log("运动计数变化");console.log(cnt, times);};//抽帧const context = wx.createCameraContext();const listener = context.onCameraFrame((frame) => {const iamge = {width: Number(frame.width),height: Number(frame.height),rawData: frame.data};//人体识别humanDetection.detectionAsync(image).then(human=>{//将人体识别结果推入运动分析器sport.pushing(human);});});listener.start();

下篇将为您介绍姿态分析，敬请期待...

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