yolov8关键点检测 python API

YOLOv8关键点检测的Python API可以通过以下步骤来实现：

1. 首先，你需要准备YOLOv8的权重文件和模型配置。根据引用的描述，YOLOv8n-pose模型只有一个输出，其中包含了检测框、4边界框坐标信息、人类别预测分数和17*3个关键点信息。

2. 然后，你可以使用Python中的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，加载YOLOv8的模型权重和配置文件。

3. 接下来，你可以使用加载的模型进行关键点检测。根据引用中的描述，关键点由x、y和v三个坐标分量组成，其中v表示关键点的可见性。当v小于0.5时，可以考虑将该关键点排除在外。

4. 最后，你可以根据需要对检测到的关键点进行进一步的处理和分析。

总结起来，使用YOLOv8关键点检测的Python API主要包括加载模型、进行关键点检测和后处理等步骤。希望这个回答对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv8 人体姿态估计(关键点检测) python推理 && ONNX RUNTIME C++部署](https://blog.csdn.net/weixin_45824067/article/details/130618583)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python NLP笔记.md](https://download.csdn.net/download/weixin_52057528/88229062)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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