yolov8人体检测

### 使用YOLOv8实现人体检测

#### 加载预训练模型
为了使用YOLOv8进行人体检测，可以加载官方提供的预训练权重文件。这些权重适用于不同规模的模型版本（如`YOLOv8n-pose`, `YOLOv8s-pose`, `YOLOv8m-pose`, `YOLOv8l-pose`, 和 `YOLOv8x-pose`），以便根据硬件条件选择最合适的模型[^1]。

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained model (recommended for best performance)
model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # or yolov8s-pose.pt, etc.

#### 进行人体姿态预测
一旦选择了适合的模型，就可以通过调用`.predict()`方法来进行图像或视频流中的实时人体姿态检测：

import cv2

# Perform inference on an image file
results = model.predict(source='path/to/image.jpg', save=True)

for result in results:
    boxes = result.boxes.cpu().numpy()
    keypoints = result.keypoints.xy.cpu().numpy()

    img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
    
    for i, box in enumerate(boxes):
        x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
        
        # Draw bounding box around detected person
        cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=(0, 255, 0), thickness=2)
        
        if keypoints is not None and len(keypoints) > i:
            keypoint_set = keypoints[i].reshape(-1, 3)[:, :2].astype(int)
            
            # Plot each keypoint as circle
            for point in keypoint_set:
                cv2.circle(img, tuple(point), radius=5, color=(0, 0, 255), thickness=-1)

cv2.imshow('Detected Pose', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何读取图片并执行预测操作，同时绘制边界框和关键点位置以可视化检测结果[^3]。

#### 集成DCNv4改进精度
对于追求更高精度的应用场景，在YOLOv8基础上集成可变形卷积网络第四版(DCNv4)，能够进一步提升特征提取能力。此过程主要包括安装必要的依赖库、定义自定义模块并将它们融入到现有架构之中[^2]。