yolov11pose姿态估计
时间: 2025-01-16 09:30:13 浏览: 189
### YOLOv11-Pose 姿态估计使用方法
在C# WinForms应用程序中部署YOLOv11-Pose姿态估计ONNX模型是一个复杂的过程,该过程涉及多个步骤来确保模型能够有效地运行于目标平台[^1]。
#### 准备环境
为了成功集成YOLOv11-Pose到WinForms项目中,首先需要安装必要的依赖库。这通常包括但不限于.NET框架以及支持ONNX模型加载和推理的NuGet包,比如`Microsoft.ML.OnnxRuntime`。
```csharp
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
// 加载 ONNX 模型
var sessionOptions = new SessionOptions();
sessionOptions.ExecutionMode = ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL;
InferenceSession inferenceSession = new InferenceSession("path/to/yolov11-pose.onnx", sessionOptions);
```
#### 数据预处理
输入图像需按照特定格式调整大小并标准化,以便匹配YOLOv11-Pose所期望的输入尺寸。一般情况下,会将图片转换成固定分辨率(如640x640),并将像素值归一化至[0, 1]区间内。
```csharp
Bitmap bitmap = (Bitmap)pictureBox.Image; // 获取 PictureBox 中显示的图像
float[] inputTensorData = PreprocessImage(bitmap); // 自定义函数用于图像预处理
```
#### 执行推理
通过调用OnnxRuntime提供的API接口执行前向传播操作,获取预测结果。这些结果包含了检测框的位置信息及对应的人体关节坐标点集合。
```csharp
// 创建输入张量
var inputs = new List<NamedOnnxValue>();
inputs.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor<float>("input_name", denseTensor));
// 运行推断
IDisposableReadOnlyCollection<IDisposableNamedOnnxValue> results = inferenceSession.Run(inputs);
foreach (DisposableNamedOnnxValue result in results)
{
var outputArray = result.AsEnumerable<float>().ToArray(); // 处理输出数组...
}
```
#### 后处理与可视化
最后一步是对得到的结果进行解析,并将其映射回原始图像空间以实现可视化的标注效果。这部分工作可能涉及到非极大抑制(NMS)、置信度阈值筛选等技术手段去除冗余或低质量的检测结果。
```csharp
List<KeyPoint> keypoints = PostProcess(outputArray); // 解析网络输出获得关键点列表
DrawKeypoints(pictureBox, keypoints); // 将关键点绘制到 PictureBox 上面
```
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