YOLO v8 pose 사용해보기

웹캠 영상을 입력으로 하여 Yolo v8 pose를 실행해봅니다.

 

최초작성 2023. 10. 03

관련 포스트

 

Yolo v8 사용해보기

https://webnautes.tistory.com/1851 

다음 포스트를 참고하여 파이썬 개발 환경을 만드는 것을 권장합니다.

 

Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu)

https://webnautes.tistory.com/1842 

좀 더 빠르게 욜로를 실행시키려면 CUDA를 사용하도록 Pytorch를 설치해야 합니다. 

( https://qiita.com/kotai2003/items/32329a90703394d39d5c )

Ubuntu 22.04에 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 2.0 설치하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1845

 

WSL2에서 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 2.0 설치하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1849

 

Windows에 CUDA Toolkit 11.8 cuDNN 8.7.0 PyTorch 설치하는 방법

https://webnautes.tistory.com/1850 

욜로 테스트 코드를 실행할 가상환경을 생성합니다. Python 3.11을 사용하도록 생성했습니다. 

(base) C:\Users\webnautes>conda create -n yolov8 python=3.11

 

가상환경을 활성화합니다.

(base) C:\Users\webnautes>conda activate yolov8

필요한 패키지를 설치합니다.

(yolov8) C:\Users\webnautes>pip install opencv-python ultralytics

다음 코드를 test_yolov8_pose.py 이름으로 저장합니다. 여기서부터는 Visual Studio Code에서 진행하면 편합니다.

import cv2 import time from ultralytics import YOLO print('Starting...') model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # 동영상 파일 사용시 video_path = 'test.mp4' cap = cv2.VideoCapture(video_path) # webcam 사용시 # cap = cv2.VideoCapture(0) start_time = time.time() frame_count = 0 results = None count = 0 while cap.isOpened():   # Read a frame from the video   success, frame = cap.read()   count = count + 1     if success:       # Resize the image to the desired size using cv2.resize()       # frame = cv2.resize(frame, (width, height))       # Check if one second has passed since the last inference was applied       if time.time() - start_time >= 0.5:           # Run YOLOv8 inference on the frame           results = model(frame)           # Update the timer and frame counter           start_time = time.time()           #frame_count += 2       # Visualize the results on the frame if they exist       if results is not None:           annotated_frame = results[0].plot()           # Display the annotated frame           cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)           P = 0           try:               # print keypoints index number and x,y coordinates               for idx, kpt in enumerate(results[0].keypoints[0]):                   print('Persons Detected')                   P = 1           except:                   print('No Persons')                   P = 0       # Break the loop if 'q' is pressed       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):           break   else:       # Break the loop if the end of the video is reached       break   cap.release() cv2.destroyAllWindows()

코드에서는 욜로 모델로 yolov8n-pose.pt를 사용하고 있습니다. 

아래 표의 Model 열에 있는 모델 이름 중 아래쪽에 있는 걸  적을 수록 물체 검출 정확도가 올라가는 대신 검출하는데 걸리는 시간이 좀 더 걸립니다.  코드에서  yolov8s-pose.pt 자리에 다른 모델 이름을 적어주면 됩니다. 

참고 

https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#streaming-source-for-loop 

https://github.com/ultralytics/ultralytics