yolov -pose人体姿态检测 c++
时间: 2025-06-21 13:30:14 浏览: 10
### 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。
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