1、加载预训练模型 load detector.mat 2、读取图像 [fname,fpath] = uigetfile("*.jpg;*.png;*.png;*.bmp"); path = fullfile(fpath,fname); I = imread(path); imshow(I); title("待检测图像") 3、人体检测 [bboxes,scores] = detectPeopleACF(I); Iout = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,'LineWidth',3); figure,imshow(Iout) title('人体检测结果') 3.1 提取各个人体区域 [croppedImages, croppedBBoxes] = detector.normalizeBBoxes(I, bboxes); figure, montage(croppedImages); title('裁剪区域图') 3.2 估计裁剪区域人体关键点 heatmaps = detector.predict(croppedImages); Iheatmaps = detector.visualizeHeatmaps(heatmaps, croppedImages); montage(Iheatmaps); title("关键点热力图") keypoints = detector.heatmaps2Keypoints(heatmaps); Iheatmaps = detector.visualizeKeyPoints(Iheatmaps,keypoints); montage(Iheatmaps); title('提取的每个人关键点'); Iout3 = detector.visualizeKeyPointsMultiple(I,keypoints,croppedBBoxes); imshow(Iout3); title('最终结果');在这段代码后加检测人体坐姿或者站姿的代码

要检测人体的坐姿或者站姿，可以利用人体关键点的位置信息来进行判断。一种简单的方法是根据膝盖和臀部关键点的位置关系来判断人体的坐姿或者站姿。

具体实现步骤如下：

1. 根据上述代码获取每个人的关键点位置信息。

2. 对于每个人，找到其膝盖和臀部关键点的位置。

3. 根据膝盖和臀部关键点的位置关系来判断人体的坐姿或者站姿。例如，如果膝盖关键点的位置比臀部关键点的位置高，则可以认为该人正在坐姿，否则认为该人正在站姿。

4. 将判断结果标注在图像上，可以使用 insertText 函数来在图像上添加文字说明。

下面是示例代码：

% 获取每个人的关键点位置信息
keypoints = detector.heatmaps2Keypoints(heatmaps);

% 对于每个人，找到其膝盖和臀部关键点的位置
for i = 1:size(keypoints, 1)
    keypoint_coords = keypoints{i, 1};
    hip_coords = keypoint_coords(9, :);
    knee_coords = keypoint_coords(10, :);

    % 判断人体的坐姿或者站姿
    if knee_coords(2) < hip_coords(2)
        posture = '坐姿';
    else
        posture = '站姿';
    end

    % 在图像上标注坐姿或者站姿
    Iout3 = insertText(Iout3, [croppedBBoxes(i, 1), croppedBBoxes(i, 2)], posture, 'FontSize', 18, 'BoxColor', 'red', 'BoxOpacity', 0.8);
end

% 显示最终结果
imshow(Iout3);
title('最终结果');