yolov -pose人体姿态检测 c++

### 使用C++实现YOLOv8-Pose人体姿态检测 #### 开发环境准备 为了成功部署YOLOv8-Pose模型并执行人体姿态估计，需先准备好开发环境。这包括但不限于安装必要的软件包和工具集。 - 安装OpenVINO Toolkit、CMake以及适合操作系统的C++编译器（例如，在Windows上使用MSVC；Linux环境下推荐GCC）。 - 下载并配置OpenCV库以便处理图像数据[^2]。 #### 获取YOLOv8-Pose模型及其转换 获取预训练好的YOLOv8-Pose模型文件，并将其转化为目标平台所支持的格式。对于采用OpenVINO框架的情况而言，则要利用Model Optimizer将原始.pth或.pt格式的PyTorch模型转变为中间表示形式（Intermediate Representation, IR），即.xml与.bin两个部分组成的文件对。 ```bash mo --input_model yolov8n-pose.onnx --output_dir ./ir_models/ ``` 此命令假设已通过`yolo export model=yolov8n-pose.pt format=onnx`获得了ONNX版本的模型[^3]。 #### 编写C++代码读取模型并进行预测 下面展示了一段简单的C++代码片段用于加载上述提到的人体姿态估计算法，并针对给定图片完成推断工作： ```cpp #include <inference_engine.hpp> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace InferenceEngine; int main() { // 初始化核心对象 Core ie; // 加载网络结构(.xml) 和 权重(.bin) CNNNetwork network = ie.ReadNetwork("path/to/yolov8_pose.xml", "path/to/yolov8_pose.bin"); // 创建可执行网络实例 ExecutableNetwork executable_network = ie.LoadNetwork(network, "CPU"); InferRequest infer_request = executable_network.CreateInferRequest(); // 准备输入张量 Blob::Ptr input_blob = infer_request.GetBlob(network.getInputsInfo().begin()->first); Mat image = imread("test_image.jpg"); // 替换成实际路径 resize(image, image, Size(640, 640)); // 调整大小至模型预期尺寸 matU8ToFP16(image, static_cast<float*>(input_blob->buffer())); // 数据类型转换 // 执行推理 infer_request.Infer(); // 处理输出... } ``` 这段代码展示了如何初始化Inference Engine的核心组件，加载预先转化过的YOLOv8-Pose模型，设置输入数据并通过调用`infer()`方法来启动一次完整的前向传播流程。注意这里的输入图像是被调整到了特定分辨率以匹配模型的要求，并且进行了适当的数据类型变换以适应底层硬件的需求。