yolo人体骨骼识别

YOLO（You Only Look Once）人体骨骼识别是一种基于深度学习的计算机视觉技术，用于检测和定位图像中的人体骨骼关键点。它是通过将图像分成不同的网格单元，并使用卷积神经网络来识别每个单元中是否存在人体骨骼关键点的方法。

YOLO人体骨骼识别的过程包括以下几个步骤：
1. 输入图像：将需要进行人体骨骼识别的图像输入到YOLO模型中。
2. 特征提取：通过卷积神经网络对图像进行特征提取，以捕捉图像中的关键信息。
3. 网格划分：将图像划分为多个网格单元，每个单元负责检测该单元内是否存在人体骨骼关键点。
4. 预测边界框和置信度：对每个网格单元，模型会预测多个边界框以及每个边界框中存在人体骨骼关键点的置信度。
5. NMS（非极大值抑制）：通过NMS算法，筛选出具有最高置信度且不重叠的边界框。
6. 骨骼关键点回归：对于筛选出的边界框，模型会进一步回归出人体骨骼关键点的位置。
7. 输出结果：最终输出识别出的人体骨骼关键点及其对应的边界框。

这种YOLO人体骨骼识别方法具有实时性和准确性的优势，可以广泛应用于行人检测、人体姿态估计、行为分析等领域。

相关问题

opencv人体骨骼捕捉

### 使用 OpenCV 实现人体姿态估计和骨骼追踪

为了实现人体姿态估计和骨骼追踪，可以采用基于OpenCV的解决方案。具体来说，可以通过调用预训练的人体姿态估计算法来完成这一目标。

#### 安装依赖库
首先需要安装必要的Python包，包括但不限于`opencv-python`以及可能用于加速处理过程的相关工具：

pip install opencv-python numpy

对于更复杂的应用场景，还可以考虑集成其他框架如PaddlePaddle提供的[PaddleCV](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleCV/human_pose_estimation)[^1] 或者 PyTorch 的模型来进行高级别的姿态分析工作。

#### 加载并初始化模型
当选择了合适的人体姿态识别算法之后，则需按照官方文档指导加载对应的权重文件，并对其进行初始化设置以便后续能够正常运行。例如，在使用YOLOv8时应遵循如下操作指南[^3]:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-pose.pt')  # Load a pretrained model (recommended for best results)

#### 处理输入数据流
接下来要做的就是读取来自摄像头或其他视频源的数据帧作为输入给到已经准备好的模型中去进行推理运算:

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    
    if not success:
        break
    
    # Perform pose estimation on the current frame using loaded model here...
    
    cv2.imshow('Pose Estimation', frame)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

在此基础上，还需要加入对人体关节坐标的提取逻辑，这一步骤取决于所选用的具体算法及其API接口设计；一般情况下会返回一系列坐标点表示各个部位的位置信息。

#### 可视化结果展示
最后一步则是将得到的关键点绘制回原图之上形成直观可见的效果图。这里给出一段简单的代码片段用来说明如何标记出身体各部分之间的连接线段构成完整的骨架结构[^2]:

def draw_skeleton(image, keypoints):
    """Draw skeleton lines between detected body parts."""
    pairs = [(0, 1), (1, 2)]  # Define which points should be connected by line segments.
                             # This list needs to match your specific dataset's format.

    for pair in pairs:
        partA = keypoints[pair[0]]
        partB = keypoints[pair[1]]

        if all(partA != 0) and all(partB != 0):  # Check that both endpoints exist before drawing
            cv2.line(image, tuple(map(int, partA)), tuple(map(int, partB)), color=(0, 255, 0))

draw_skeleton(frame, estimated_keypoints)

以上即为利用OpenCV配合相应深度学习模型执行人体姿态估计与骨骼追踪的基本流程概述。

面试了一个算法工程师，对他有下列印象：擅长使用tensort进行模型加速，但是公司业务提倡国产化，无法使用tensorrt加速。有rknn瑞芯微国产化芯片的加速经验，但只是预研。擅长使用unet进行医学图像分割，但这种技术在安防中应用较少，不太符合公司业务方向。与公司业务方向较为接近的点是，会使用yolo检测人体，并提取骨骼点做摔倒检测，这其实是一种行为识别，与公司业务方向接近。请分优点和缺点写一个书面的面试评价。

面试评价：

优点：
1. 熟练使用tensor进行模型加速
2. 具有rknn国产化芯片加速经验，对国产化技术有关注
3. 擅长使用unet进行医学图像分割
4. 会使用yolo检测人体，提取骨骼点做摔倒检测，这是一种行为识别，与公司业务方向接近

缺点：
1. 不能使用tensorrt加速，与公司业务提倡国产化不符
2. 医学图像分割技术在安防领域应用较少，不太符合公司业务方向
3. rknn加速经验仅限于预研阶段

总体来说，该候选人在模型加速和行为识别方面有所优势，但与公司业务方向的匹配度仍有待提高。