yolov8关键点检测算法

yolov8是一种anchor-free的目标检测算法框架，同时也支持关键点检测。关键点检测是指在图像中检测和定位人体的关键点，如头部、手臂、腿等。

在使用yolov8进行关键点检测时，可以通过调用相关函数和方法来实现。例如，可以使用ultralytics库的YOLO类来加载并初始化yolov8模型，然后调用predict方法来对图像进行关键点检测。预测的结果包括检测到的关键点的坐标和名称等信息。

具体操作可以参考下面的示例代码：

import ultralytics
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO

file_path = "/home/andy/torch_rechub_n/nn/torch/cv/"
img = Image.open(file_path + 'girl2.jpg')

model = YOLO(file_path + 'yolov8n-pose.pt')  # 加载yolov8关键点检测模型
preds = model.predict(source=img, keypoints=True)  # 对图像进行关键点检测

# 查看关键点检测结果
keypoints = preds.keypoints
print(keypoints)

在上述代码中，首先加载yolov8关键点检测模型，并指定图像路径。然后通过调用predict方法对图像进行关键点检测，并将检测结果存储在preds变量中。最后，可以通过访问preds.keypoints来获取关键点的信息。

需要注意的是，具体的操作细节可能根据实际使用的ultralytics库版本和模型文件有所不同，建议参考相关文档和示例代码进行操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【CV】Yolov8：ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割](https://blog.csdn.net/qq_35812205/article/details/130478075)[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: 50%"]
- *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: 50%"]
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