基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取，可用于识别特定的姿态

本文主要是介绍基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取，可用于识别特定的姿态，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. __init__ 方法：初始化类的实例

2. save_pose_feat 方法：

3. load_db_pose_feat 方法：

4. cal_similarity 方法：

实现了一个基于 YOLOv8n-pose 模型的图像特征提取和相似性比较系统。它可以从图像中提取人体关键点信息，并将其保存为特征文件。然后，通过计算输入图像与数据库中图像特征的相似度，确定输入图像的类别。

1. init 方法：初始化类的实例

加载 YOLOv8n-pose 模型并加载数据库中的姿态特征。
load_model 方法：加载 YOLOv8n-pose 模型。

 def load_model(self):model=YOLO('yolov8n-pose.pt')return model

extract_fact 方法：从输入图像中提取特征，包括目标框的坐标和人体关键点的归一化坐标。相当于是17个点相对于特定的框的位置做了归一化

    def extract_fact(self,img_path):list=[]result=self.model(img_path)x1,y1,x2,y2,conf,cls=result[0].boxes.data[0]x1,y1,x2,y2=x1.item(),y1.item(),x2.item(),y2.item()for x_y in result[0].keypoints.xy[0]:x,y=x_yx=x.item()y=y.item()x=(x-x1)/(x2-x1)y=(y-y2)/(y1-y2)list.append(x)list.append(y)# print(list)return list

2. save_pose_feat 方法：

从指定目录下的图像中提取姿态特征，并保存到文本文件中。

 def save_pose_feat(self):img_paths=glob.glob('image_arm\*\*')with open('feature.txt','w',encoding='utf-8') as f:for img_path in img_paths:img_name=img_path.split('\\')[-2]+' 'list=self.extract_fact(img_path)f.write(img_name)list=str(list)f.write(list)f.write('\n')

3. load_db_pose_feat 方法：

从保存的特征文件中加载数据库中的图像名称和特征。

    def load_db_pose_feat(self):with open('feature.txt','r',encoding='utf-8') as f:lines=f.readlines()db_names=[]db_features=[]for line in lines:db_name=line.split(' ')[0]db_feature=line.split(' ',1)[1]db_feature=json.loads(db_feature)db_names.append(db_name)db_features.append(db_feature)return db_names,db_features

4. cal_similarity 方法：

计算输入图像与数据库中图像特征的相似度，并确定输入图像的类别。

如果找出来最相似的三张图片是一样的，那么就可以成功预测出来

 def cal_similarity(self,img_path):#计算相似度db_names,db_features=self.db_names,self.db_featuresdb_names=np.array(db_names)my_feature=self.extract_fact(img_path)db_features=np.array(db_features)my_feature=np.array(my_feature)dist=np.linalg.norm(my_feature-db_features,axis=1)stack_dist_name=np.column_stack((dist,db_names))sort_index=np.argsort(stack_dist_name[:,0])top3=stack_dist_name[sort_index][:3][:,1]top1=top3[0]count=0for i in top3[1:]:if i==top1:count+=1if count==2:print('类别是',top1)else:print('啥也不是')print()

完整代码如下：

import glob
import json
import osimport cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
class FrameFeat:def __init__(self):self.model=self.load_model()self.db_names,self.db_features=self.load_db_pose_feat()def load_model(self):model=YOLO('yolov8n-pose.pt')return modeldef extract_fact(self,img_path):list=[]result=self.model(img_path)x1,y1,x2,y2,conf,cls=result[0].boxes.data[0]x1,y1,x2,y2=x1.item(),y1.item(),x2.item(),y2.item()for x_y in result[0].keypoints.xy[0]:x,y=x_yx=x.item()y=y.item()x=(x-x1)/(x2-x1)y=(y-y2)/(y1-y2)list.append(x)list.append(y)# print(list)return listdef save_pose_feat(self):img_paths=glob.glob('image_arm\*\*')with open('feature.txt','w',encoding='utf-8') as f:for img_path in img_paths:img_name=img_path.split('\\')[-2]+' 'list=self.extract_fact(img_path)f.write(img_name)list=str(list)f.write(list)f.write('\n')def load_db_pose_feat(self):with open('feature.txt','r',encoding='utf-8') as f:lines=f.readlines()db_names=[]db_features=[]for line in lines:db_name=line.split(' ')[0]db_feature=line.split(' ',1)[1]db_feature=json.loads(db_feature)db_names.append(db_name)db_features.append(db_feature)return db_names,db_featuresdef cal_similarity(self,img_path):#计算相似度db_names,db_features=self.db_names,self.db_featuresdb_names=np.array(db_names)my_feature=self.extract_fact(img_path)db_features=np.array(db_features)my_feature=np.array(my_feature)dist=np.linalg.norm(my_feature-db_features,axis=1)stack_dist_name=np.column_stack((dist,db_names))sort_index=np.argsort(stack_dist_name[:,0])top3=stack_dist_name[sort_index][:3][:,1]top1=top3[0]count=0for i in top3[1:]:if i==top1:count+=1if count==2:print('类别是',top1)else:print('啥也不是')print()if __name__ == '__main__':img_path=r'D:\AI_37\ultralytics-8.2.74\ultralytics\pos-detect\img_1.png'ff=FrameFeat()# ff.extract_fact(img_path)# ff.save_pose_feat()ff.load_db_pose_feat()ff.cal_similarity(img_path)

数据的格式如下