yolov8模型进行人体姿态估计
时间: 2025-01-16 15:16:19 浏览: 54
### 使用YOLOv8模型实现人体姿态估计
#### 安装依赖库
为了使用 YOLOv8 进行人体姿态估计,需安装必要的 Python 库。推荐创建虚拟环境来管理项目依赖。
```bash
pip install ultralytics opencv-python mediapipe numpy
```
#### 加载预训练模型并初始化
通过 `ultralytics` 提供的接口加载官方发布的预训练权重文件:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 小型版本的人体姿态检测模型
```
#### 实现图像处理与推理过程
定义辅助函数完成输入图片预处理、调用模型预测以及解析输出结果的任务:
```python
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
resized_img = cv2.resize(img, (640, 640))
input_tensor = np.expand_dims(resized_img / 255., axis=0).astype(np.float32)
return input_tensor, img.shape[:2]
input_data, original_shape = preprocess_image("path_to_input_image.jpg")
results = model(input_data)[0].cpu().numpy()
```
#### 解析关键点坐标数据
提取每个被识别对象的关键部位位置信息,并转换回原始尺寸空间内表示:
```python
keypoints = []
for result in results['keypoints']:
keypoints.append([(int(x * original_shape[1]), int(y * original_shape[0])) for x, y in zip(result[:, 0], result[:, 1])])
```
#### 计算跌倒判断指标
基于给定算法逻辑计算特定角度和其他几何特征参数作为判定依据[^2]:
```python
def calculate_fall_indicator(keypoint_set):
pt5, pt6, pt11, pt12 = keypoint_set[4], keypoint_set[5], keypoint_set[10], keypoint_set[11]
center_up = ((pt5[0]+pt6[0])/2, (pt5[1]+pt6[1])/2)
center_down = ((pt11[0]+pt12[0])/2, (pt11[1]+pt12[1])/2)
angle = abs(math.degrees(
math.atan((center_down[1]-center_up[1])/(center_down[0]-center_up[0]))
))
box_ratio = max(abs(pt11[0]-pt5[0]), abs(pt12[0]-pt6[0])) / \
min(abs(center_down[1]-center_up[1]))
fall_detected = any([
angle > 60,
center_up[1] <= center_down[1],
box_ratio >= 5/3
])
return fall_detected, angle, box_ratio
```
上述代码片段展示了如何利用 YOLOv8 模型执行人体姿态估计任务,并实现了简单的跌倒事件监测功能。实际应用中可根据具体需求调整阈值设置或其他细节部分。
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