Pose Estimation (оценка позы) — это задача Компьютерного зрения (CV), в которой модель определяет Ключевые точки (Keypoints) объекта на изображении.

Чаще всего речь идёт о человеке:

• суставы (плечи, локти, колени)
• голова
• кисти
• стопы и проч.

Проще говоря, Pose Estimation — это способ заставить модель понять, как именно расположен объект, а не просто где он находится.

В компьютерном зрении есть несколько похожих задач:

• Классификация: что изображено?
• Определение объекта: где объект?
• Сегментация: какие пиксели принадлежат объекту?
• Оценка позы: где находятся конкретные ключевые точки объекта?

Где используется Pose Estimation

• Спорт и аналитика движений: анализ техники удара / бега / прыжка
• Фитнес и реабилитация: контроль правильности выполнения упражнений
• AR / VR: наложение цифровых объектов на реальность вокруг человека
• Робототехника: понимание положения человека в пространстве

Модель:

1. Получает изображение
2. Предсказывает координаты ключевых точек и дополнительно — связи между ними (скелет).

Обычно результат — это набор точек вида:

[(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)]

Пример на Python (YOLO Pose)

Сегодня одну из самых удобных реализаций pose estimation даёт YOLOv8.
Установим библиотеку:

pip install ultralytics

from ultralytics import YOLO
import cv2

# Загрузим предобученную модель
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")

# Считаем изображение
image = cv2.imread("person.jpg")

# Предскажем координаты ключевых точек
results = model(image)

# Визуализируем результат
annotated_frame = results[0].plot()

# Покажем результат
cv2.imshow("Pose Estimation", annotated_frame)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()