YOLOv8 pose
时间: 2025-04-19 08:45:25 浏览: 35
### 使用YOLOv8进行姿态估计教程
#### 数据集准备
为了使用YOLOv8进行姿态估计,数据集的配置至关重要。此特定的数据集旨在配合Ultralytics HUB和YOLOv8模型一起工作[^1]。因此,在开始之前,需确保所使用的数据集遵循官方指定的YAML文件结构。
#### 安装依赖库
安装必要的Python包对于启动项目非常重要。这通常涉及安装`ultralytics`以及其他可能需要的支持库,比如用于处理3D图像或点云数据的库[^2]:
```bash
pip install ultralytics opencv-python matplotlib numpy
```
#### 加载预训练模型
加载YOLOv8预训练权重可以加速开发过程并提高准确性。通过下面这段代码可以从互联网上下载最新的pose版本模型:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # Load a pretrained model (recommended for training)
```
#### 推理阶段
一旦有了合适的输入图片路径以及初始化好的模型实例,就可以执行推理操作来检测人体姿态点了。这里展示了一个简单的例子说明如何读取一张测试图片并通过模型预测其上的关键点位置:
```python
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_results(image_path, results):
img = cv2.imread(image_path)[..., ::-1]
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 10))
ax.imshow(img)
if not isinstance(results, list):
results = [results]
for result in results:
keypoints = result.keypoints.xy.cpu().numpy()
for kp in keypoints:
x, y = int(kp[0]), int(kp[1])
circle = plt.Circle((x,y), radius=5, color='r')
ax.add_patch(circle)
plt.axis('off')
plt.show()
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
results = model.predict(source=image_path, save=True, show_labels=False)
plot_results(image_path, results)
```
上述脚本会显示带有红色圆圈标记的关键部位的位置,并保存含有标注后的输出图像到本地磁盘中。
#### 后处理与应用集成
当完成基本的姿态识别后,还可以进一步利用空间解变换网络(SDTN),它能够把估算出来的人体姿势重新映射回到原始图像坐标系内,从而使得这些线条能够在保持原有比例的情况下覆盖于实际拍摄的照片之上[^3]。
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