深度学习目标检测构建基于YOLOv8的人体动作识别系统，如何使系统能够通过GUI界面支持图片、视频和摄像头输入，来识别人体动作站立，行走，摔倒，弯腰，坐立进行检测
文章目录
- 1. 环境配置
- 2. 数据准备与模型训练
- 3. 构建GUI界面
- Streamlit应用代码
- 注意事项
- 1. 环境配置
- 2. 数据准备与模型训练
- 3. 构建GUI界面
- Streamlit应用代码
- 注意事项
站立，行走，摔倒，弯腰，坐立进行识别
构建一个基于YOLOv8的人体动作识别系统，该系统能够通过GUI界面支持图片、视频和摄像头输入，并提供如打开摄像头、关闭摄像头、上传图片、开始识别等功能。以下是实现这个系统的步骤和代码示例。
1. 环境配置
首先，确保安装了必要的库：
pip install ultralytics opencv-python-headless streamlit torch torchvision
2. 数据准备与模型训练
识别6种人体动作（站立、行走、摔倒等）的预训练YOLOv8模型。，需要先准备数据集并进行模型训练。于如何使用已训练好的模型。
3. 构建GUI界面
我们将使用Streamlit来创建一个简单的Web应用作为我们的GUI界面。完整的示例代码，包括了打开摄像头、关闭摄像头、上传图片、开始识别、保存预测结果等功能。
Streamlit应用代码
import streamlit as st
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import tempfile# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 假设已经有一个针对人体动作识别微调过的模型def process_image(image):results = model(image)for result in results:boxes = result.boxes.cpu().numpy()for box in boxes:r = box.xyxy[0].astype(int)conf = box.confcls = int(box.cls)label = f'{model.names[cls]} {conf:.2f}'cv2.rectangle(image, (r[0], r[1]), (r[2], r[3]), (255, 0, 0), 2)cv2.putText(image, label, (r[0], r[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)return imagest.title("Human Action Recognition System")option = st.sidebar.selectbox("Choose Input Type", ("Image", "Video", "Camera"))if option == "Image":uploaded_file = st.file_uploader("Upload an image", type=['png', 'jpg'])if uploaded_file is not None:image = Image.open(uploaded_file)image = np.array(image)processed_image = process_image(image)st.image(processed_image, caption="Processed Image")if st.button('Save Result'):with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".jpg") as tmp_file:Image.fromarray(processed_image).save(tmp_file.name)st.write(f"Saved to {tmp_file.name}")elif option == "Camera":run = st.checkbox('Open/Close Camera')FRAME_WINDOW = st.image([])camera = cv2.VideoCapture(0)while run:_, frame = camera.read()frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)processed_frame = process_image(frame)FRAME_WINDOW.image(processed_frame)if any([result.boxes.shape[0] > 0 for result in model(frame)]):with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".jpg") as tmp_file:Image.fromarray(processed_frame).save(tmp_file.name)st.write(f"Screenshot saved to {tmp_file.name}")else:camera.release()elif option == "Video":uploaded_video = st.file_uploader("Upload a video", type=['mp4'])if uploaded_video is not None:tfile = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)tfile.write(uploaded_video.read())cap = cv2.VideoCapture(tfile.name)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakframe = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)processed_frame = process_image(frame)st.video(processed_frame)if st.button('Save Video Result'):# 这里添加保存处理后视频的逻辑passcap.release()
注意事项
- 上述代码中，
process_image函数用于处理输入图像或视频帧，并在图像上绘制检测到的目标及其标签。 - 对于视频和摄像头输入，由于Streamlit本身的限制，直接显示处理后的视频流可能会遇到性能问题。考虑使用其他框架（如Flask结合前端技术）可能更合适。
- 在实际部署时，可能需要根据具体需求调整UI设计和功能细节。
以上就是一个基本的基于YOLOv8的人体动作识别系统的设计思路及其实现代码。根据您的具体需求，您可以进一步扩展和优化这个系统。 
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构建一个基于YOLOv8的人体动作识别系统，该系统能够通过GUI界面支持图片、视频和摄像头输入，并提供如打开摄像头、关闭摄像头、上传图片、开始识别等功能。以下是实现这个系统的步骤和代码示例。
1. 环境配置
首先，确保安装了必要的库：
pip install ultralytics opencv-python-headless streamlit torch torchvision
2. 数据准备与模型训练
假设您已经有了一个可以识别6种人体动作（站立、行走、摔倒等）的预训练YOLOv8模型。如果没有，需要先准备数据集并进行模型训练。这里不详细展开模型训练过程，重点在于如何使用已训练好的模型。
3. 构建GUI界面
我们将使用Streamlit来创建一个简单的Web应用作为我们的GUI界面。下面是一个完整的示例代码，包括了打开摄像头、关闭摄像头、上传图片、开始识别、保存预测结果等功能。
Streamlit应用代码
import streamlit as st
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import tempfile# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 假设已经有一个针对人体动作识别微调过的模型def process_image(image):results = model(image)for result in results:boxes = result.boxes.cpu().numpy()for box in boxes:r = box.xyxy[0].astype(int)conf = box.confcls = int(box.cls)label = f'{model.names[cls]} {conf:.2f}'cv2.rectangle(image, (r[0], r[1]), (r[2], r[3]), (255, 0, 0), 2)cv2.putText(image, label, (r[0], r[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)return imagest.title("Human Action Recognition System")option = st.sidebar.selectbox("Choose Input Type", ("Image", "Video", "Camera"))if option == "Image":uploaded_file = st.file_uploader("Upload an image", type=['png', 'jpg'])if uploaded_file is not None:image = Image.open(uploaded_file)image = np.array(image)processed_image = process_image(image)st.image(processed_image, caption="Processed Image")if st.button('Save Result'):with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".jpg") as tmp_file:Image.fromarray(processed_image).save(tmp_file.name)st.write(f"Saved to {tmp_file.name}")elif option == "Camera":run = st.checkbox('Open/Close Camera')FRAME_WINDOW = st.image([])camera = cv2.VideoCapture(0)while run:_, frame = camera.read()frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)processed_frame = process_image(frame)FRAME_WINDOW.image(processed_frame)if any([result.boxes.shape[0] > 0 for result in model(frame)]):with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".jpg") as tmp_file:Image.fromarray(processed_frame).save(tmp_file.name)st.write(f"Screenshot saved to {tmp_file.name}")else:camera.release()elif option == "Video":uploaded_video = st.file_uploader("Upload a video", type=['mp4'])if uploaded_video is not None:tfile = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)tfile.write(uploaded_video.read())cap = cv2.VideoCapture(tfile.name)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakframe = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)processed_frame = process_image(frame)st.video(processed_frame)if st.button('Save Video Result'):# 这里添加保存处理后视频的逻辑passcap.release()
注意事项
- 上述代码中，
process_image函数用于处理输入图像或视频帧，并在图像上绘制检测到的目标及其标签。 - 对于视频和摄像头输入，由于Streamlit本身的限制，直接显示处理后的视频流可能会遇到性能问题。考虑使用其他框架（如Flask结合前端技术）可能更合适。
- 在实际部署时，可能需要根据具体需求调整UI设计和功能细节。
以上就是一个基本的基于YOLOv8的人体动作识别系统的设计思路及其实现代码。根据您的具体需求，您可以进一步扩展和优化这个系统。
