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웹캠 영상을 입력으로 하여 Yolo v8 pose를 실행해봅니다.



<figure><img data-attachment-id="6432" data-permalink="https://webnautes.blog/6428/word-image-6428-1/" data-orig-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-1.png?fit=2048%2C1203&amp;ssl=1" data-orig-size="2048,1203" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="word-image-6428-1" data-image-description="" data-image-caption="" data-medium-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-1.png?fit=300%2C176&amp;ssl=1" data-large-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-1.png?fit=1024%2C602&amp;ssl=1" decoding="async" fetchpriority="high" width="1200" height="705" src="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-1.png?resize=1200%2C705&amp;ssl=1" alt="" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" data-recalc-dims="1"></figure>



최초작성 2023. 10. 03







관련 포스트



Yolo v8 사용해보기



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다음 포스트를 참고하여 파이썬 개발 환경을 만드는 것을 권장합니다.



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



<figure></figure>







좀 더 빠르게 욜로를 실행시키려면 CUDA를 사용하도록 Pytorch를 설치해야 합니다.&nbsp;



( <a href="https://qiita.com/kotai2003/items/32329a90703394d39d5c">https://qiita.com/kotai2003/items/32329a90703394d39d5c</a> )



Ubuntu 22.04에 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 2.0 설치하는 방법



<figure></figure>



WSL2에서 CUDA 사용할 수 있도록 PyTorch 2.0 설치하는 방법



<figure></figure>



Windows에 CUDA Toolkit 11.8 cuDNN 8.7.0 PyTorch 설치하는 방법



<figure></figure>







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



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







가상환경을 활성화합니다.



(base) C:\Users\webnautes&gt;conda activate yolov8







필요한 패키지를 설치합니다.



(yolov8) C:\Users\webnautes&gt;pip install opencv-python ultralytics



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



<pre><code>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 &gt;= 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) &amp; 0xFF == ord("q"):
 break
 else:
 # Break the loop if the end of the video is reached
 break
 
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()</code></pre>







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.



<figure><img data-attachment-id="6433" data-permalink="https://webnautes.blog/6428/word-image-6428-2/" data-orig-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-2.png?fit=1710%2C832&amp;ssl=1" data-orig-size="1710,832" data-comments-opened="1" data-image-meta="{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;0&quot;}" data-image-title="word-image-6428-2" data-image-description="" data-image-caption="" data-medium-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-2.png?fit=300%2C146&amp;ssl=1" data-large-file="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-2.png?fit=1024%2C498&amp;ssl=1" decoding="async" width="1200" height="584" src="https://i0.wp.com/webnautes.blog/wp-content/uploads/2023/10/word-image-6428-2.png?resize=1200%2C584&amp;ssl=1" alt="" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" data-recalc-dims="1"></figure>







참고



<a href="https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#streaming-source-for-loop">https://docs.ultralytics.com/modes/predict/#streaming-source-for-loop</a>



<a href="https://github.com/ultralytics/ultralytics">https://github.com/ultralytics/ultralytics</a>





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멈춤보단 천천히라도

webnautes

웹캠 영상을 입력으로 하여 Yolo v8 pose를 실행해봅니다. 최초작성 2023. 10. 03 관련 포스트 Yolo v8 사용해보기 다음 포스트를 참고하여 파이썬 개발 환경을 만드는 것을 권장합니다. Visual Studio Code와 Miniconda를 사용한 Python 개발 환경 만들기( Windows, Ubuntu) 좀 더 빠르게 욜로를 실행시키려면 CUDA를 사용하도록 Pytorch를 설치해야 합니다.  ( https://qiita.com/kotai2003/items/32329a90703394d39d5c ) Ubuntu 22.04에 CUDA 사용할 수… 더 보기 »Yolo v8 pose 사용해보기
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Yolo v8 pose 사용해보기

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