使用 YOLOv8 实现人体姿态检测

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。

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