yolov5人体姿态环境

### 配置YOLOv5环境以实现人体姿态检测 #### 安装依赖库 为了使YOLOv5支持人体姿态估计功能，需安装一系列必要的Python包。这通常包括但不限于PyTorch、OpenCV以及一些辅助工具。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install opencv-python matplotlib numpy ``` 这些命令会下载并安装运行YOLOv5所需的核心组件[^1]。 #### 下载预训练模型与源码 获取官方发布的YOLOv5仓库副本，并从中挑选适合用于人体姿态估计的特定版本或分支。对于YOLO-Pose而言，可能需要特别定制化的权重文件来进行初始化加载。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 wget -O weights/yolopose.pt "链接至预训练模型" ``` 上述脚本展示了如何克隆GitHub上的YOLOv5项目，并指定路径保存预先训练好的YOLO-Pose模型参数[^2]。 #### 数据集准备 准备好带有适当标签的人体姿态数据集至关重要。该过程涉及收集大量标注有关键点坐标的图片样本，以便于后续训练阶段可以有效调整网络参数，提高对人体各部位位置预测精度的能力。 #### 修改配置文件 针对具体应用场景修改`yolov5/models/yolopose.yaml`中的超参数设定，比如输入尺寸、锚框大小等，从而优化最终输出效果。同时也要确保所使用的类别名称列表(`data/coco_pose.yaml`)匹配实际需求[^3]。 #### 测试与验证 完成以上准备工作之后，在本地环境中测试新搭建起来的YOLOv5-Pose系统能否正常工作非常重要。可以通过执行如下指令快速评估其性能表现： ```python from pathlib import Path import cv2 from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox import torch weights = 'runs/train/exp/weights/best.pt' imgsz = 640 device = '' conf_thres = 0.25 iou_thres = 0.45 model = attempt_load(weights, map_location=device) def detect(image_path): img0 = cv2.imread(str(image_path)) img = letterbox(img0, new_shape=imgsz)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 pred = model(img.unsqueeze(0), augment=False)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0] if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3) cv2.imshow('result', img0) cv2.waitKey(0) ``` 这段代码片段提供了一个简单的接口函数`detect()`，它接收一张图像作为输入，调用已加载的YOLOv5-Pose模型进行推理运算，并将结果显示出来供进一步分析使用。