yolov8 人体姿态识别

引言

在计算机视觉的各种应用中，人体姿态检测是一项极具挑战性的任务，它能够帮助我们理解人体各部位的空间位置。本文将详细介绍如何使用 YOLOv8 和 Python 实现一个人体姿态检测系统，涵盖模型加载、图像预处理、姿态预测到结果可视化的全流程实现。本文只做了行走，站立，跳三种姿态判断，需要其他姿态可自行添加。

效果

开发环境

• Python 3.8+
• PyTorch 1.7+
• OpenCV 4.5+
• ultralytics YOLOv8

1. 模型加载与初始化

首先，我们需要一个 YOLOv8 的预训练模型，该模型可以从 Ultralytics 官方网站下载。加载模型的主要目的是将其调整到评估模式，确保在推断时模型的表现为最优。

import torch

class YOLOv8Pose:
    def __init__(self, model_path, device='cpu', conf=0.25, iou=0.7):
        self.model = self.load_model(model_path, device)
        # 其他初始化设置

    def load_model(self, model_path, device):
        ckpt = torch.load(model_path, map_location=device)
        model = ckpt['model'].to(device).eval()
        return model

2. 图像预处理

图像预处理是检测流程中不可或缺的一部分，我们需要调整图像的大小以适应模型的输入要求，同时进行归一化处理。

import cv2 as cv
from ultralytics.data.augment import LetterBox

def preprocess(self, img_path):
    im = cv.imread(img_path)
    im = self.letterbox(im)
    im = im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2))  # BGR to RGB
    im = np.ascontiguousarray(im)
    im = torch.from_numpy(im).to(self.device).float() / 255.0
    return im

3. 推断与后处理

使用加载的模型进行前向推断，并对输出的检测结果进行处理。

def infer(self, img):
    preds = self.model(img)
    # 使用非极大抑制处理预测结果
    return preds

def postprocess(self, prediction):
    # 调整预测框，解析关键点
    return results

4. 结果可视化

对检测到的姿态进行可视化，包括绘制边框、关键点和骨骼连接。

def draw_results(self, image, results):
    # 使用 OpenCV 绘制结果
    return image

5. 整合与测试

将上述所有步骤整合到一个流程中，对指定的图片进行处理并展示结果。

if __name__ == "__main__":
    yolov8 = YOLOv8Pose(model_path='yolov8s-pose.pt')
    img_path = 'path_to_image.png'
    img = yolov8.preprocess(img_path)
    prediction = yolov8.infer(img)
    results = yolov8.postprocess(prediction)
    final_image = yolov8.draw_results(img, results)
    cv.imshow('Detection Results', final_image)
    cv.waitKey(0)

源码已上传到github，需要源码请私信或着评论区留下邮箱。

希望这篇博客能够帮助你理解并实践 YOLOv8 在人体姿态检测上的应用！