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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<think>好的,用户想将代码中的PA2引脚修改为PA1,并确保配置正确。首先我需要确定用户使用的硬件平台,比如是STM32还是其他微控制器。根据引用中的信息,用户提到了STM32F103和GD32F450VGT6,可能是在使用这两种芯片之一。接下来,用户提到的PA2和PA1属于GPIO引脚,修改时需要检查代码中所有涉及到PA2的地方。这包括初始化配置、外设复用设置(如UART、SPI、I2C等)、中断配置以及硬件驱动层的定义。例如,如果PA2用于SPI的片选引脚或者UART的TX引脚,那么改为PA1后需要确保对应的复用功能正确设置。根据引用[1],引脚编号由PIN设备驱动程序定义,可能需要
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