yolov8 关键点坐标

YOLOv8 是目标检测算法 YOLO (You Only Look Once) 的一个版本，用于检测图像中的物体并返回他们的边界框坐标。然而，YOLOv8 并不是官方的版本，可能是指一些非官方的改进或变种版本。因此，没有具体的关键点坐标可以提供。

通常情况下，YOLO 系列算法主要关注物体的边界框，用于检测物体的位置和大小。如果你需要获得物体的关键点坐标，可以考虑使用其他基于关键点的算法，比如 OpenPose 或者 Mask R-CNN。这些算法专门用于检测物体的关键点，并返回相应的坐标。

相关问题

yolov8关键点检测坐标

YOLOv3是一种流行的目标检测算法，而YOLOv8并不是一个官方的版本，可能是某个人或团队对YOLOv3进行了改进或优化。因此，我无法提供YOLOv8的具体关键点检测坐标。

不过，我可以给你介绍一下YOLOv3的关键点检测坐标。YOLOv3使用了一种称为"anchor box"的技术来检测目标的位置和大小。在YOLOv3中，每个网格单元都会预测一组anchor box，每个anchor box包含了5个关键点的坐标信息。

这5个关键点通常包括目标的中心点坐标、宽度和高度、以及目标的类别。通过对每个网格单元进行预测，YOLOv3可以得到整个图像中所有目标的关键点检测坐标。

请注意，具体的关键点检测坐标会根据不同的目标类别和训练数据而有所不同。如果你对某个特定的目标类别感兴趣，可以参考相关的YOLOv3实现代码或文档来获取更详细的信息。

yolov8获取关键点坐标

要获取yolov8的关键点坐标，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模型：

from ultralytics import YOLO
import torch

# 检查是否有可用的GPU设备，如果有则使用GPU，否则使用CPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 载入预训练模型，这里以yolov8l-pose.pt为例
model = YOLO(r'C:\Users\lonng\Downloads\yolov8l-pose.pt')

# 切换计算设备
model.to(device)

2. 进行预测并获取结果：

# 传入要进行预测的图像路径
img_path = '11.jpg'
results = model(img_path)

# 输出结果的长度和第一个结果
print(len(results), results<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [yolov8 人体姿态关键点检测](https://blog.csdn.net/weixin_42357472/article/details/131240364)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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