c++ yolov8行为识别

### C++ YOLOv8 实现行为识别 为了实现在C++中使用YOLOv8进行行为识别，可以借鉴已有的对象检测初始化配置以及调用方法。下面展示了一个基本的行为识别框架，该框架假设已经训练好的模型能够区分不同的动作类别。 #### 初始化YOLOv8 Detector 创建并初始化 `YOLOv8Detector` 对象来加载预训练的ONNX模型文件，并设置必要的参数如置信度阈值、输入尺寸等： ```cpp std::shared_ptr<YOLOv8Detector> detector(new YOLOv8Detector()); detector->initConfig("path_to_behavior_model.onnx", 0.25, 640, 640, false)[^1]; ``` 这里的 `"path_to_behavior_model.onnx"` 应替换为实际路径指向用于行为分类的YOLOv8 ONNX模型位置。 #### 执行行为检测 通过给定的一帧或多帧图像数据执行行为检测操作，获取到的结果包含了每个目标的位置信息及其对应的动作标签： ```cpp cv::Mat image = ... ; // 输入视频流中的某一帧画面 DetectionResults results; detector->detect(image, results); for (auto& result : results){ int class_id = result.class_id; float confidence = result.confidence; cv::Rect bbox = result.bbox; // 基于class_id映射至具体行为名称 std::string behavior_name = getBehaviorName(class_id); // 绘制边界框和标注文字 drawBoundingBox(image, bbox, behavior_name.c_str(), confidence); } ``` 上述代码片段展示了如何处理单张图片的情况；对于连续视频流，则需循环读取每一帧并重复此过程。 #### 辅助函数定义 辅助功能包括但不限于绘制边框、将ID转换成可理解的文字说明等功能： ```cpp void drawBoundingBox(cv::Mat &image, const cv::Rect &bbox, const char *label, double score) { rectangle(image, Point(bbox.x, bbox.y), Point(bbox.x + bbox.width, bbox.y + bbox.height), Scalar(0, 255, 0)); putText(image, format("%s %.2f%%", label, score*100).c_str(), Point(bbox.x, bbox.y - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0), 2); } std::string getBehaviorName(int id) { static const std::map<int,std::string> behaviors{ {0,"standing"}, {1,"walking"}, {2,"running"} /* Add more mappings as needed */ }; auto it = behaviors.find(id); return it != end(behaviors)?it->second:"unknown"; } ``` 这段代码提供了两个简单的帮助程序：一个是用来在画面上标记出被识别人物的行为状态；另一个则是根据内部编号返回相应的人类友好型字符串表示形式。