### 使用 YOLO-Pose 进行视频姿态估计的推理实现
YOLO-Pose 是一种基于 YOLOv5 的多人体姿态估计模型，其核心在于引入了对象关键点相似性损失（Object Keypoint Similarity Loss），从而提高了姿态估计的准确性与效率[^2]。为了在视频中应用该模型进行姿态估计，可以按照以下方式构建流程。
#### 1. 数据预处理
对于输入视频流中的每一帧图像，需将其转换为适合 YOLO-Pose 推理的形式。通常情况下，这涉及调整分辨率至固定大小以及标准化像素值范围。具体操作如下：
```python
import cv2
from torchvision import transforms
def preprocess_image(image, input_size=640):
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((input_size, input_size)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
return transform(image).unsqueeze(0)
```
此函数会将原始图片缩放到指定尺寸，并执行必要的归一化步骤以适配模型需求[^3]。
#### 2. 加载训练好的 YOLO-Pose 模型
加载官方提供或者自行微调后的权重文件来初始化网络实例。这里假设使用 PyTorch 版本作为例子展示如何完成这一过程：
```python
import torch
from yolopose.models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
weights_path = './path/to/yolopose_weights.pt'
model = attempt_load(weights_path, map_location=device) # 自动选择 GPU 或 CPU 设备运行
model.eval()
```
上述代码片段实现了从本地路径读取已保存的最佳参数集合，并设置模型进入评估模式以便后续预测阶段正常运作[^4]。
#### 3. 执行前向传播获取结果
针对每张经过前期准备完毕的照片数据送入神经网络内部计算得出最终输出结果集。这些信息包含了边界框位置坐标、类别标签概率分布情况还有各个关节部位的具体定位详情等内容项。
```python
with torch.no_grad():
outputs = model(input_tensor.to(device))
detected_objects = non_max_suppression_kpt(outputs, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0].cpu().numpy()
```
注意此处采用了 `non_max_suppression_kpt` 函数代替普通的 NMS 方法因为前者特别设计用来处理带有关节点附加属性的目标实体列表[^1]。
#### 4. 可视化显示检测成果
最后一步就是把得到的所有相关信息绘制回原图画面上呈现给用户观看效果怎样样啦！
```python
for obj in detected_objects:
bbox = obj[:4]
keypoints = obj[7:].reshape((-1, 3)) # 提取出所有的骨骼点
plot_one_box(bbox, image_copy, label="Person", color=(0, 255, 0), line_thickness=2)
for kp_idx, keypoint in enumerate(keypoints):
x_coord, y_coord, confidence = int(keypoint[0]), int(keypoint[1]), float(keypoint[2])
if confidence > 0.5:
cv2.circle(image_copy, center=(x_coord, y_coord), radius=5, thickness=-1, color=(255, 0, 0))
cv2.imshow('Video Pose Detection', image_copy)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
```
以上即完成了整个利用 YOLO-Pose 对实时视频序列实施多人物姿势识别工作的基本框架搭建工作。
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