YOLOv7在Python中的姿势估计实战：从安装到关键点检测全解析

2025年10月12日 互联网

YOLOv7在Python中的姿势估计实战：从安装到关键点检测全解析

摘要

YOLOv7作为YOLO系列最新成员，不仅在目标检测领域表现卓越，还通过扩展功能支持姿势估计（Pose Estimation）与关键点检测（Keypoint Detection）。本文将系统讲解如何在Python中部署YOLOv7进行姿势估计，包括环境配置、模型加载、代码实现及优化策略，结合实际案例帮助开发者快速上手。

一、YOLOv7姿势估计技术背景

YOLOv7的姿势估计功能基于关键点检测技术，通过单阶段网络直接预测人体或物体的关键点坐标（如关节、面部特征点等）。相比传统两阶段方法（如HRNet），YOLOv7在保持高精度的同时显著提升推理速度，适合实时应用场景。其核心优势包括：

  1. 端到端优化：检测与关键点预测同步完成，减少计算冗余。
  2. 多尺度特征融合：利用FPN+PAN结构增强小目标关键点检测能力。
  3. 轻量化设计：支持移动端部署，模型参数量可控。

二、环境配置与依赖安装

1. 系统要求

  • Python 3.7+
  • PyTorch 1.7+
  • CUDA 10.2+（GPU加速）
  • OpenCV 4.5+

2. 依赖安装步骤

  1. # 创建虚拟环境（推荐）
  2. conda create -n yolov7_pose python=3.8
  3. conda activate yolov7_pose
  5. # 安装PyTorch（根据CUDA版本选择）
  6. pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
  8. # 安装YOLOv7及依赖
  9. git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
  10. cd yolov7
  11. pip install -r requirements.txt
  12. pip install opencv-python matplotlib

三、模型准备与数据集

1. 预训练模型下载

YOLOv7官方提供多种姿势估计模型：

  • yolov7-pose.pt：基础姿势估计模型
  • yolov7-w6-pose.pt：高精度版本
  • yolov7x-pose.pt：最大模型，适合高分辨率输入

下载命令：

  1. wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-pose.pt

2. 自定义数据集准备

若需训练自定义模型，需准备：

  1. 标注格式：COCO或YOLO格式的关键点标注
    • COCO格式示例： 
      1. {
      2.   "images": [{"id": 1, "file_name": "img1.jpg"}],
      3.   "annotations": [
      4.     {
      5.       "id": 1,
      6.       "image_id": 1,
      7.       "keypoints": [x1,y1,v1, x2,y2,v2,...],  # v为可见性标记
      8.       "num_keypoints": 17
      9.     }
      10.   ]
      11. }
  2. 数据增强：使用Albumentations库实现随机旋转、缩放等操作。

四、Python代码实现

1. 基础推理代码

  1. import cv2
  2. import torch
  3. from models.experimental import attempt_load
  4. from utils.general import non_max_suppression_pose
  5. from utils.plots import plot_one_box_keypoints
  7. # 加载模型
  8. device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
  9. model = attempt_load('yolov7-pose.pt', map_location=device)
  10. model.eval()
  12. # 图像预处理
  13. def preprocess(img):
  14.     img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  15.     img = cv2.resize(img, (640, 640))
  16.     img = img.transpose(2, 0, 1).astype('float32') / 255.0
  17.     img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).to(device)
  18.     return img
  20. # 推理函数
  21. def detect_pose(img_path):
  22.     img = cv2.imread(img_path)
  23.     orig_img = img.copy()
  24.     img = preprocess(img)
  26.     with torch.no_grad():
  27.         pred = model(img)[0]
  29.     # NMS处理
  30.     pred = non_max_suppression_pose(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)
  32.     # 可视化
  33.     for det in pred:
  34.         if len(det):
  35.             det[:, :4] = det[:, :4].scale_(640/orig_img.shape[0], 640/orig_img.shape[1])
  36.             orig_img = plot_one_box_keypoints(det[0], orig_img, keypoints=True)
  38.     cv2.imshow('Result', orig_img)
  39.     cv2.waitKey(0)
  41. detect_pose('test.jpg')

2. 关键代码解析

  • non_max_suppression_pose：针对姿势估计的NMS实现，同时处理边界框和关键点。
  • plot_one_box_keypoints：自定义可视化函数，绘制边界框及17个人体关键点（COCO标准）。
  • 输入缩放：将图像统一缩放至640x640，保持宽高比可通过填充实现。

五、性能优化策略

1. 推理速度优化

  • TensorRT加速：将模型转换为TensorRT引擎 
    1. trtexec --onnx=yolov7-pose.onnx --saveEngine=yolov7-pose.trt
  • 半精度推理：在加载模型时添加half() 
    1. model.half().to(device)

2. 精度提升技巧

  • 测试时增强（TTA）：使用多尺度+水平翻转测试 
    1. from utils.augmentations import letterbox, horizontal_flip
    2. def tta_predict(img):
    3.     results = []
    4.     for scale in [0.5, 1.0, 1.5]:
    5.         img_scaled = letterbox(img, new_shape=640, scale=scale)[0]
    6.         results.append(model(preprocess(img_scaled)))
    7.     # 合并结果...

六、实际应用案例

1. 健身动作识别

通过检测关键点计算关节角度，判断动作标准度：

  1. import numpy as np
  3. def calculate_angle(kpt1, kpt2, kpt3):
  4.     # 计算三个关键点形成的角度（例如肩-肘-腕）
  5.     v1 = kpt1 - kpt2
  6.     v2 = kpt3 - kpt2
  7.     angle = np.degrees(np.arccos(np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2))))
  8.     return angle
  10. # 示例：检测深蹲动作
  11. def check_squat(keypoints):
  12.     knee_angle = calculate_angle(keypoints[11], keypoints[13], keypoints[15])  # 髋-膝-踝
  13.     return knee_angle > 160  # 标准深蹲膝关节接近180度

2. 医疗姿态分析

在康复训练中监测患者关节活动范围，生成可视化报告。

七、常见问题与解决方案

  1. 关键点抖动：

    • 增加NMS阈值（iou_thres=0.5）
    • 使用时序平滑（如卡尔曼滤波）

  2. 小目标检测失败：

    • 调整输入分辨率至800x800
    • 使用yolov7x-pose.pt大模型

  3. CUDA内存不足：

    • 减小batch size（推理时设为1）
    • 使用torch.backends.cudnn.benchmark = True

八、扩展功能实现

1. 多人姿势估计

修改NMS处理逻辑，支持同时检测多人：

  1. # 在non_max_suppression_pose中修改
  2. def nms_multi_person(pred):
  3.     # 按类别分组（每人一个实例）
  4.     group_pred = []
  5.     for i in range(pred.shape[0]):
  6.         if pred[i, 5] > 0:  # 假设第5列存储人员ID
  7.             group_pred.append(pred[i])
  8.     return torch.stack(group_pred)

2. 视频流处理

  1. import cv2
  3. def video_demo(source='0'):
  4.     cap = cv2.VideoCapture(source)
  5.     while True:
  6.         ret, frame = cap.read()
  7.         if not ret:
  8.             break
  9.         detect_pose(frame)  # 复用前文detect_pose函数
  10.         if cv2.waitKey(1) == 27:  # ESC键退出
  11.             break
  12.     cap.release()
  14. video_demo('test.mp4')

九、总结与展望

YOLOv7的姿势估计功能为开发者提供了高效、精准的解决方案，其单阶段设计特别适合实时应用场景。未来发展方向包括：

  1. 3D姿势估计：结合深度信息实现空间定位
  2. 轻量化改进：针对边缘设备优化模型结构
  3. 多模态融合：与语音、文本交互结合

建议开发者从官方预训练模型入手，逐步尝试微调与部署优化。YOLOv7的模块化设计使得功能扩展变得简单，例如可轻松添加人脸关键点检测或动物姿势识别等能力。

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