yolov8坐姿检测

### 使用YOLOv8实现坐姿检测

#### 准备工作
为了使用YOLOv8进行坐姿检测，需先搭建好开发环境。确保安装了Python以及必要的库如`ultralytics`，这是官方支持的YOLOv8库之一[^2]。

pip install ultralytics

#### 下载预训练模型
访问项目仓库获取用于姿态估计的预训练权重文件，并将其放置于项目的`weights`目录内。对于坐姿检测来说，推荐使用专门针对人体姿态设计的小型版本模型`yolov8n-pose`作为起点[^3]。

#### 加载模型与配置
加载下载好的模型并通过设置参数调整到适合执行单类别的姿态分类模式：

from ultralytics import YOLO

model_path = "path/to/your/yolov8n-pose.pt"
model = YOLO(model_path)

# 设置为仅关注人的类别ID (通常为人的是0)
model.classes = [0]

#### 执行推断过程
编写代码片段读取待分析图片或视频流数据，调用模型完成前向传播计算得到预测结果；随后解析输出中的关键点信息判断当前是否呈现为坐下状态：

import cv2

def is_sitting(keypoints):
    """简单逻辑判定一个人物处于坐着的状态"""
    # 这里只是一个非常基础的例子，
    # 实际应用中可能需要更加复杂的算法来提高准确性
    
    if keypoints[11][1] < keypoints[9][1] and keypoints[12][1] < keypoints[10][1]:
        return True
    else:
        return False

cap = cv2.VideoCapture('input_video.mp4')  # 或者传入摄像头索引号比如0
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
        
    results = model(frame)[0].keypoints.cpu().numpy()  # 获取关键点数组
    for kp in results:
        if is_sitting(kp):  # 判断该人物是否正在坐着
            print("Detected sitting pose!")
            
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

此段程序会遍历每一帧画面里的所有人像对象，并尝试识别它们是否存在坐下的行为特征[^1]。