在本项目中，实现了Yolov7-Pose用于人体姿态估计。以下是如何在Windows 11操作系统上设置和运行该项目的详细步骤。
环境准备
首先，确保您的计算机已经安装了Anaconda。Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了conda、Python以及众多科学计算包，并且可以方便地创建虚拟环境。
创建虚拟环境
打开Anaconda Prompt（或者任何命令行工具），并输入以下命令来创建一个新的虚拟环境：
conda create -n yolov7_custom python=3.9
激活刚刚创建的虚拟环境：
conda activate yolov7_custom
进入克隆下来的文件夹：
cd Pose-estimation
安装依赖项
使用pip安装项目的依赖项。通常这些依赖项会列在一个名为requirements.txt的文件中：
pip install -r requirements.txt
下载模型权重
从下载Yolov7姿态估计的预训练权重，并将其放置于当前工作目录中：
qq1309399183
将下载好的.pt文件放在与pose-estimate.py同一级别的目录下。
运行代码
现在您已经准备好运行项目中的脚本来进行姿态估计或俯卧撑计数了。
姿态估计
要对视频或网络摄像头执行姿态估计，请使用pose-estimate.py文件，并根据需要指定源（例如视频文件路径）和设备（CPU/GPU）。对于仅使用CPU的情况，可以这样执行：
python pose-estimate.py --source "your custom video.mp4" --device cpu
如果想要通过网络摄像头实时检测，只需将--source参数设为0（代表默认摄像头）。
俯卧撑计数
如果您想实现俯卧撑计数功能，可以使用pushup_counter.py脚本。同样地，指明输入视频源及其它必要参数：
python pushup_counter.py --source "pushup.mp4" --device 0 --curltracker=True
这里--device 0指的是使用GPU设备；若无GPU，则可改为cpu。--curltracker=True表示开启卷曲追踪器以辅助俯卧撑动作的识别。
完成以上步骤后，您应该能够成功运行这个基于Yolov7的人体姿态估计项目，并观察到输出结果。请确保所有文件路径正确无误，并且按照说明配置好了相应的硬件资源。
