本项目提供基于YOLOv5框架的人体姿态识别示例代码，适用于快速上手和研究开发。通过集成先进的姿态检测算法，实现高效准确的姿态估计功能。
姿态识别示例代码使用YOLOv5的示例如下：
```python
# 导入必要的库
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, set_logging
import torch
def detect_pose(model_path, image_path):
# 加载模型和设置设备（CPU或GPU）
model = attempt_load(model_path)
device = cuda if torch.cuda.is_available() else cpu
model.to(device).eval()
# 读取图像并进行预处理
img = ... # 图像预处理代码
# 推理过程
with torch.no_grad():
pred = model(img)[0]
# 处理预测结果，例如非极大值抑制和坐标缩放等后处理步骤
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)
return pred
# 使用示例
model_path = path_to_yolov5_pose_model.pt
image_path = path_to_test_image.jpg
preds = detect_pose(model_path, image_path)
print(preds) # 打印预测结果，进一步处理姿势信息等。
```
以上代码展示了如何使用YOLOv5进行姿态识别的基础步骤。注意需要根据实际模型文件路径和测试图像的路径调整`model_path`与`image_path`变量值，并确保已经安装了必要的依赖库及配置好环境。
请参考相关文档获取更多关于YOLOv5的具体细节，包括但不限于如何训练自己的姿态检测模型、优化推理性能等。
5星
