给我一个基于openpose模型的用于检测坐姿的pytorch代码

以下是一个基于 OpenPose 模型的 PyTorch 代码，用于检测人的坐姿并进行姿态评估：

import cv2
import numpy as np
import torch

from models import get_pose_net
from utils.pose_utils import normalize_, transform_2d_joints

# 加载模型
model = get_pose_net(num_layers=18, num_joints=18)
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))
model.eval()

# 加载图像
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
img_height, img_width, _ = img.shape

# 对图像进行预处理
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (256, 256))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = img.astype(np.float32) / 255.
normalize_(img)

# 前向传播
with torch.no_grad():
    inputs = torch.from_numpy(img[np.newaxis, ...])
    inputs = inputs.cuda()
    heatmaps = model(inputs)

# 解码预测结果
heatmaps = heatmaps.cpu().numpy()
heatmaps = heatmaps[0]
joints = transform_2d_joints(heatmaps, img_width, img_height)

# 进行坐姿评估
# ...

# 显示图像和结果
for x, y in joints:
    cv2.circle(img, (int(x), int(y)), 3, (0, 255, 0), -1)
cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，上述代码中使用了自定义的 `models` 和 `utils` 模块，这些模块需要根据具体的实现进行更改。同时，还需要进行坐姿评估的具体实现，这里并未给出。