xby-pose
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xby-skill/xby-pose

可识别图像中的人物目标,输出对应边界框与17个人体关键点坐标,关键点覆盖五官、肩肘腕、髋膝踝等核心身体部位,部署轻便,推理速度快,可直接集成到现有视觉业务流程中。

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TypeScript
主要语言
MIT
开源协议
12 KB
仓库大小
27 天前
最后推送
一键安装扩展 / 插件指令
dsh plugin --profile web add github:xby-skill/xby-pose
git clone https://github.com/xby-skill/xby-pose.git
git clone git@github.com:xby-skill/xby-pose.git
README.md master

xby-pose

DeepSeek Harness (DSH) 的插件:人体姿态估计

检测图像中的人物,输出边界框和关键点坐标。每人有 17 个关键点,每个点代表人体不同的部位,依次为鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。

功能

  • set_xby_apikey — 在聊天中设置 API 密钥(自动持久化,重启有效)
  • yolo26_pose_estimate — 检测图像中的人物,输出边界框和关键点坐标。每人有 17 个关键点,每个点代表人体不同的部位,依次为鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。 需要输入图片文件链接。
  • yolo26_pose_estimate_for_data_base64 — 检测图像中的人物,输出边界框和关键点坐标。每人有 17 个关键点,每个点代表人体不同的部位,依次为鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。 需要输入图片文件的BASE64编码。
  • yolo26_pose_estimate_for_data_file — 检测图像中的人物,输出边界框和关键点坐标。每人有 17 个关键点,每个点代表人体不同的部位,依次为鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左髋、右髋、左膝、右膝、左脚踝、右脚踝。 需要输入图片文件的文件路径。

安装

方式一:从 GitHub 直接安装(推荐)

# 格式: dsh plugin --profile <profile> add github:<owner>/<repo>
dsh plugin --profile web add github:xby_skill/xby-pose

方式二:从本地目录安装(开发模式)

# 仅用于本地开发调试
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/xby-pose

方式三:通过 cordis.patch.yml 开发调试

dsh web --profile web --patch /absolute/path/to/dsh-ocr-plugin/cordis.patch.yml

配置

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