yolov11姿态估计标注

### YOLOv11在姿态估计任务中的标注方法 对于YOLOv11应用于姿态估计的任务，数据集的构建和标注至关重要。为了确保模型的有效性和准确性，在创建用于训练的数据集中，需遵循一系列严格的指导原则。 #### 数据集准备 手语数据集作为特殊应用场景下的重要资源，其质量直接影响到最终模型的表现效果[^1]。因此，当针对手势或更广泛的人体动作进行分析时，所使用的图片应当尽可能覆盖各种可能的情况，包括不同的光照条件、背景环境变化以及个体之间的差异等因素的影响。 #### 标注工具与流程 在实际操作过程中，可以采用专业的图像标注软件来进行关键点标记工作。这些工具允许用户精确地标记人体关节位置，并支持导出符合COCO格式或其他指定标准的数据文件以便后续处理。具体来说： - **选择合适的标注平台**：考虑到效率及易用性，可以选择Labelme、CVAT等开源项目提供的在线/离线版本。 - **定义标签规则**：依据研究目的设定所需捕捉的身体部位列表（如手腕、肘部），并为每种状态分配唯一ID号。 - **执行逐帧打标作业**：由经验丰富的工作人员负责审核每一幅画面内的所有细节部分直至完成整个视频序列的处理过程；期间还需注意保持一致性以减少误差累积的可能性。 ```bash # 安装必要的库 pip install labelme cvat-core opencv-python-headless ``` #### 转换至YOLO格式 一旦完成了初步的标注之后，则需要进一步调整结构使之适应YOLO系列算法的要求。这通常涉及到将原始JSON文档转换为目标检测框架所能理解的形式——即txt文本记录着各类物体中心坐标及其宽度高度信息的同时附加角度参数描述肢体朝向特征。 ```python import json from pathlib import Path def convert_to_yolo_format(json_file, output_dir): with open(json_file) as f: data = json.load(f) image_info = data['imageData'] shapes = data['shapes'] h, w = image_info.shape[:2] lines = [] for shape in shapes: points = shape["points"] class_id = shape["label"] # 计算边界框中心点(x_center,y_center)，宽高(w,h) x_coords = [p[0] for p in points] y_coords = [p[1] for p in points] xmin, xmax = min(x_coords), max(x_coords) ymin, ymax = min(y_coords), max(y_coords) x_center = (xmin + xmax) / 2 / w y_center = (ymin + ymax) / 2 / h width = abs((xmax - xmin)) / w height = abs((ymax - ymin)) / h line = f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}" lines.append(line) txt_path = Path(output_dir) / f"{Path(json_file).stem}.txt" with open(txt_path, 'w') as file: for l in lines: file.write(l + '\n') convert_to_yolo_format('example.json', './output') ```