7、YOLOv8教程--- 实施 YOLOv8

### YOLOv8 Pose Estimation 教程与资源 #### 数据集准备 为了训练YOLOv8模型进行姿态估计，数据集的选择至关重要。Ultralytics Tiger-Pose数据集专为姿势估计设计，包含263张来自YouTube视频的图片，分为210张训练图片和53张验证图片[^2]。 #### 安装依赖库 在开始之前，确保安装了必要的Python包。可以通过pip命令轻松完成： ```bash pip install ultralytics opencv-python matplotlib numpy pandas scikit-image torch torchvision torchaudio --upgrade ``` #### 加载并预览数据集 加载Tiger-Pose数据集，并查看一些样本图像及其标注的关键点位置： ```python from ultralytics import YOLO import cv2 import matplotlib.pyplot as plt model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # Load pretrained model results = model.train(data='path/to/tiger_pose.yaml', epochs=100, imgsz=640) def plot_keypoints(image_path, keypoints): image = cv2.imread(image_path) for point in keypoints: cv2.circle(image, (int(point[0]), int(point[1])), radius=5, color=(0, 0, 255), thickness=-1) plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.axis('off') plt.show() ``` #### 训练过程配置 定义`train()`函数参数时需注意调整超参以适应具体应用场景需求。例如，可以指定更长的学习周期(`epochs`)、更大的输入尺寸(`imgsz`)等选项来优化性能表现。 #### 测试与评估 经过充分迭代后的模型可以在测试集中应用，通过可视化预测结果对比真实标签来进行直观的质量检验；同时还可以计算各类量化指标如mAP(mean Average Precision)，用于衡量整体精度水平。 #### 应用实例：头部区域模糊处理 对于特定部位（比如人脸）做隐私保护措施时，可借助检测到的姿态信息定位目标范围，再采用OpenCV提供的方法实施马赛克化操作[^3]: ```python def apply_mosaic_to_head(image, head_bbox, mosaic_size=9): """Apply mosaic effect to the specified bounding box area.""" x_min, y_min, width, height = map(int, head_bbox[:4]) sub_image = image[y_min:y_min + height, x_min:x_min + width] small = cv2.resize(sub_image, None, fx=1 / mosaic_size, fy=1 / mosaic_size, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) mosaic = cv2.resize(small, sub_image.shape[:2][::-1], interpolation=cv2.INTER_NEAREST) image[y_min:y_min + height, x_min:x_min + width] = mosaic return image ```