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2026-06-10

图像文件姿态估计 - YoloPoseFromFile ​

函数简介 ​

从文件做姿态估计。

接口名称 ​

YoloPoseFromFile

DLL 调用 ​

long YoloPoseFromFile(long ola, long modelHandle, string imagePath, double confidence, double iou);

参数说明 ​

参数名类型说明
ola长整数型OLAPlug 对象指针，由 CreateCOLAPlugInterFace 生成。
modelHandle长整数型模型句柄，任务类型须与接口一致（Detect/Classify/…）
imagePath字符串图片文件路径；结果坐标相对整张图左上角
confidence双精度置信度阈值 0~1：Score 低于此值的候选在 NMS 前丢弃；越大误检越少、漏检越多，常用 0.25~0.5
iou双精度NMS 的 IoU 阈值 0~1：两框重叠度(IoU)超过此值则抑制低分框以去重；越小框越少，常用 0.45~0.7

示例 ​

SDK 调用 ​

cpp
#include "OLAPlugServer.h"

OLAPlugServer ola;
// 加载加密 YOLO 模型包
long modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
auto result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (result.Success) {
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error
csharp
using OLAPlug;

var ola = new OLAPlugServer();
// 加载加密 YOLO 模型包
long modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0)
{
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
var result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (result.Success)
{
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error
python
from OLAPlugServer import OLAPlugServer

ola = OLAPlugServer()
# 加载加密 YOLO 模型包
modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0)
if modelHandle == 0:
    # 模型加载失败，请检查路径与密码
    pass
result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5)
if result.Success:
    # result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    # 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
    pass
# 失败时可查看 result.Error
java
import com.olaplug.OLAPlugServer;

OLAPlugServer ola = new OLAPlugServer();
// 加载加密 YOLO 模型包
long modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
var result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (result.Success) {
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error
cpp
var ola = com("OlaPlug.OlaSoft")
// 加载加密 YOLO 模型包
var modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0)
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
var result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5)
if (result.Success) {
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error
vbscript
Set ola = CreateObject("OlaPlug.OlaSoft")
' 加载加密 YOLO 模型包
modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0)
If modelHandle = 0 Then
    ' 模型加载失败，请检查路径与密码
End If
result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5)
If result.Success Then
    ' result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    ' 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
End If
' 失败时可查看 result.Error
text
.局部变量 ola, OLAPlug
ola.创建 ()
' 加载加密 YOLO 模型包
modelHandle ＝ ola.YoloLoadModel(“models/yolov8n.olam“, “your_password“, 0)
.如果真 (modelHandle ＝ 0)
    ' 模型加载失败，请检查路径与密码
.如果真结束
result ＝ ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, “images/scene.png“, 0.45, 0.5)
.如果真 (result.Success)
    ' result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    ' 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
.如果真结束
' 失败时可查看 result.Error
aardio
import OLAPlugServer;
var ola = OLAPlugServer();
// 加载加密 YOLO 模型包
var modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
var result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (result.Success) {
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error
text
变量 ola <类型 = OLAPlugServer>
ola = 新建 OLAPlugServer
// 加载加密 YOLO 模型包
长整数 modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0)
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
自动 result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5)
if (result.Success) {
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error
cpp
#include "OLAPlugServer.h"

OLAPlugServer ola;
// 加载加密 YOLO 模型包
long modelHandle = ola.YoloLoadModel("models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
auto result = ola.YoloPoseFromFile(modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (result.Success) {
    // result.RegionCount 为检测框数量，result.Regions 含坐标与类别
    // 完整 JSON 字段见 YOLO 推理结果说明文档
}
// 失败时可查看 result.Error

原生 DLL 调用 ​

cpp
long instance = CreateCOLAPlugInterFace();
// 加载加密 YOLO 模型包
long modelHandle = YoloLoadModel(instance, "models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0) {
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
long resultJsonPtr = YoloPoseFromFile(instance, modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (resultJsonPtr != 0) {
    char resultJson[512] = {0};
    GetStringFromPtr(resultJsonPtr, resultJson, sizeof(resultJson));
    FreeStringPtr(resultJsonPtr);
}
csharp
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;

[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern int GetStringFromPtr(long ptr, StringBuilder lpString, int size);
[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern int FreeStringPtr(long ptr);
[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern int GetStringSize(long ptr);
[DllImport("OLAPlug_x64.dll", CallingConvention = CallingConvention.StdCall)]
static extern long CreateCOLAPlugInterFace();

long instance = CreateCOLAPlugInterFace();
// 加载加密 YOLO 模型包
long modelHandle = YoloLoadModel(instance, "models/yolov8n.olam", "your_password", 0);
if (modelHandle == 0)
{
    // 模型加载失败，请检查路径与密码
}
long resultJsonPtr = YoloPoseFromFile(instance, modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5);
if (resultJsonPtr != 0) {
    StringBuilder resultJson = new StringBuilder(GetStringSize(resultJsonPtr) + 1);
    GetStringFromPtr(resultJsonPtr, resultJson, resultJson.Capacity);
    FreeStringPtr(resultJsonPtr);
    string resultJsonStr = resultJson.ToString();
}
python
from ctypes import CDLL, c_int, c_int64, create_string_buffer

ola = CDLL("OLAPlug_x64.dll")
ola.CreateCOLAPlugInterFace.restype = c_int64
instance = ola.CreateCOLAPlugInterFace()
# 加载加密 YOLO 模型包
modelHandle = YoloLoadModel(instance, "models/yolov8n.olam", "your_password", 0)
if modelHandle == 0:
    # 模型加载失败，请检查路径与密码
    pass
resultJsonPtr = YoloPoseFromFile(instance, modelHandle, "images/scene.png", 0.45, 0.5)
if resultJsonPtr:
    buf = create_string_buffer(512)
    ola.GetStringFromPtr(resultJsonPtr, buf, 512)
    ola.FreeStringPtr(resultJsonPtr)
    resultJson = buf.value.decode("utf-8")

返回值 ​

长整数型：PascalCase JSON 推理结果字符串指针；失败时 Success 为 false。

注意事项 ​

  • 需要插件已开通 YOLO 模块权限（Reg、Login的FeatureList中包含YOLO特性）。
  • 须为 Pose 模型；Region 含 Keypoints 关键点数组。
  • 推理入参（confidence、iou、topK、classes 等）详解见 推理输入参数说明。
  • 推理结果 JSON 字段说明见 推理结果JSON说明。
  • 返回的 JSON 字符串须调用 FreeStringPtr 释放。

本接口关键参数 ​

参数作用摘要
confidence人体检测框置信度阈值
iou检测框 NMS 的 IoU 阈值

另输出 Keypoints。详见 推理输入参数说明。