YOLOv8-Pose目标识别
时间: 2025-05-05 07:59:09 浏览: 23
### YOLOv8-Pose 的目标检测与姿态估计使用教程
YOLOv8 是 Ultralytics 开发的一个先进版本的目标检测框架,其 Pose 版本专门用于人体姿态估计。以下是关于如何使用 YOLOv8-Pose 进行目标检测和姿态估计的相关说明。
#### 安装依赖项
为了运行 YOLOv8-Pose 模型,需先安装必要的 Python 库。可以通过以下命令完成环境配置:
```bash
pip install ultralytics
```
此命令会自动下载并安装 `ultralytics` 库以及所有必需的依赖项[^2]。
#### 下载预训练模型
Ultralytics 提供了官方预训练权重文件,可以直接加载这些权重来执行推理任务。对于姿态估计,可以使用如下代码加载预训练模型:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 加载小型预训练模型
```
这里选择了 `'yolov8n-pose.pt'` 小型模型作为示例,也可以替换为其他变种(如 `yolov8s-pose.pt`, `yolov8m-pose.pt` 等),具体取决于计算资源的需求[^3]。
#### 执行实时姿态估计
一旦模型被成功加载,即可将其应用于图像或视频数据上进行姿态估计。下面是一个简单的例子,演示如何从摄像头捕获帧并显示预测结果:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 初始化摄像头
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model(frame)[0] # 对当前帧应用模型
annotated_frame = results.plot() # 可视化关键点和骨架连线
cv2.imshow("YOLOv8 Pose Estimation", annotated_frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
上述脚本实现了从默认摄像头读取输入,并将每帧传递给已加载的 YOLOv8-Pose 模型以获取姿态估计的结果。最后通过 OpenCV 显示带有标记的关键点及骨骼连接线的画面[^4]。
#### 自定义数据集训练
如果希望针对特定场景优化性能,则可能需要重新训练网络参数。这通常涉及准备自己的带标签数据集,然后按照一定格式整理好之后再调用相应 API 来启动训练过程。更多细节可查阅官方文档中的训练指南部分[^5]。
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