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# PP-TinyPose Python部署示例
在部署前,需确认以下两个步骤
- 1. 软硬件环境满足要求,参考[FastDeploy环境要求](../../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
- 2. 根据开发环境,下载预编译部署库和samples代码,参考[FastDeploy预编译库](../../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
本目录下提供`pptinypose_infer.py`快速完成PP-TinyPose在NPU加速部署的`单图单人关键点检测`示例。执行如下脚本即可完成
>> **注意**: PP-Tinypose单模型目前只支持单图单人关键点检测,因此输入的图片应只包含一个人或者进行过裁剪的图像。多人关键点检测请参考[PP-TinyPose Pipeline](../../../det_keypoint_unite/python/README.md)
```bash
# 下载PP-TinyPose模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/hrnet_demo.jpg
# CPU推理
python pptinypose_infer.py --tinypose_model_dir PP_TinyPose_256x192_infer --image hrnet_demo.jpg
```
运行完成可视化结果如下图所示
## PP-TinyPose Python接口
```python
fd.vision.keypointdetection.PPTinyPose(model_file, params_file, config_file, runtime_option=None, model_format=ModelFormat.PADDLE)
```
PP-TinyPose模型加载和初始化,其中model_file, params_file以及config_file为训练模型导出的Paddle inference文件,具体请参考其文档说明[模型导出](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.5/deploy/EXPORT_MODEL.md)
**参数**
> * **model_file**(str): 模型文件路径
> * **params_file**(str): 参数文件路径
> * **config_file**(str): 推理部署配置文件
> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置,默认为None,即采用默认配置
> * **model_format**(ModelFormat): 模型格式,默认为Paddle格式
### predict函数
> ```python
> PPTinyPose.predict(input_image)
> ```
>
> 模型预测结口,输入图像直接输出检测结果。
>
> **参数**
>
> > * **input_image**(np.ndarray): 输入数据,注意需为HWC,BGR格式
> **返回**
>
> > 返回`fastdeploy.vision.KeyPointDetectionResult`结构体,结构体说明参考文档[视觉模型预测结果](../../../../../../docs/api/vision_results/)
### 类成员属性
#### 后处理参数
用户可按照自己的实际需求,修改下列后处理参数,从而影响最终的推理和部署效果
> > * **use_dark**(bool): 是否使用DARK进行后处理[参考论文](https://arxiv.org/abs/1910.06278)
## 其它文档
- [PP-TinyPose 模型介绍](..)
- [PP-TinyPose C++部署](../cpp)
- [模型预测结果说明](../../../../../../docs/api/vision_results/)
- [如何切换模型推理后端引擎](../../../../../../docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)