YOLOv11PoseModel 输出的关键点数据怎么用 Python 列表批量保存?

### 使用 Python 列表存储 YOLOv11PoseModel 的检测点 当使用 `PoseModel` 进行姿态估计时,可以将检测到的关键点保存在一个列表中以便后续处理或分析。假设已经成功初始化并运行了 `PoseModel` 实例来执行姿态预测。 为了实现这一点,在每次调用模型进行推理之后,可以从返回的结果对象提取关键点坐标,并将其追加至预先定义好的列表变量内: ```python detection_points = [] # 创建一个空列表用于存储所有的检测点 if __name__ == "__main__": yaml_path = r"D:\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8-pose.yaml" model = PoseModel(cfg=yaml_path, nc=10) while True: # 假设这里有一个循环不断获取新帧图像 frame 并传递给模型做推断 results = model(frame) # 对当前帧执行姿态识别 keypoints = results.keypoints.cpu().numpy() # 获取所有人的关键点位置信息并转换成 numpy 数组形式 detection_points.extend(keypoints.tolist()) # 将此帧内的所有人关键点加入总列表中[^1] if some_break_condition: # 当满足某些条件时退出循环 break ``` 上述代码片段展示了如何创建一个名为 `detection_points` 的列表来累积来自每一帧视频流中的姿态关键点数据。需要注意的是,实际应用中可能还需要考虑更多细节问题,比如多线程同步、内存管理等。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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别再手动拖拽了!用Lumerical脚本批量创建FDTD仿真结构(附完整代码)

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