yolov7-pose人体姿态

### YOLOv7-Pose 人体姿态估计实现教程 #### 创建开发环境 为了顺利运行YOLOv7-Pose，建议先创建一个新的Python虚拟环境。这可以确保依赖项不会与其他项目冲突。 ```bash conda create --name p38t17 python==3.8 conda activate p38t17 ``` 安装必要的库和工具： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install opencv-python matplotlib scikit-image tensorboard cython git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会设置好适合YOLOv7-Pose的开发环境[^3]。 #### 下载预训练模型 YOLOv7-Pose提供了一系列预训练好的权重文件，可以直接下载用于测试或微调。这些模型已经在大规模数据集上进行了充分训练，因此可以在多种场景下取得良好的效果。 ```python import os from pathlib import Path weights_dir = 'weights' Path(weights_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # 使用wget或其他方式获取官方发布的最新版本权重量子化文件 !wget -P {weights_dir} "https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6-pose.pt" ``` 此部分操作简化了用户的前期准备工作，使得任何人都能迅速开始尝试该算法[^1]。 #### 推理过程演示 完成以上准备之后，就可以编写简单的脚本来加载模型并对图像执行预测。下面是一个基本的例子来展示如何利用已有的`yolov7-w6-pose.pt`来进行推理。 ```python from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression_kpt from utils.plots import output_to_keypoint, plot_skeleton_kpts import cv2 import numpy as np device = 'cuda' if available else 'cpu' model = attempt_load('weights/yolov7-w6-pose.pt', map_location=device) cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() img = letterbox(frame, new_shape=960)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 with torch.no_grad(): pred = model([img])[0] det = non_max_suppression_kpt(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, kpt_label=True)[0] im0 = frame.copy() if len(det): for c in range(len(det)): plot_skeleton_kpts(im0, det[c], 3) cv2.imshow("Frame", im0) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release() ``` 这段代码展示了如何读取摄像头输入，并通过YOLOv7-Pose模型进行实时的人体关节位置识别与可视化处理。