YoloPose
🧠 Нейросети (pioneer_rknn)
метод
YoloPose.run()
run(inputs: list[np.ndarray]) -> list[YoloPose.DetectBox]Выполняет инференс модели и возвращает найденные позы.
Принимает список входных тензоров (изображение формата 1×640×640×3) и возвращает список объектов DetectBox с рамкой, уверенностью и массивом ключевых точек [17×3].
Параметры
| Параметр | Тип | По умолчанию | Описание |
|---|---|---|---|
inputs | list[np.ndarray] | — | Входной тензор модели (батч изображений). |
Возвращает
list[YoloPose.DetectBox] — Список найденных поз.
Пример
human_tracking/human_tracking_simple.py
frame = cv2.resize(frame, (640, 640))
model_input = frame.reshape(1, 640, 640, 3)
detections = model.run([model_input])
for detection in detections:
print(detection.xmin, detection.ymin, detection.xmax, detection.ymax)
print(detection.keypoint) # массив [17 x 3]Примечания
- Координаты рамки нормированы к размеру входа модели — масштабируйте их к исходному кадру.