# 主流程
python handler.py -c pose

1. 使用yolo5 模型，检测图片中的人的区域框，根据框的坐标点，计算人的中心坐标和缩放系数 c和s
2. 根据c和s对原图进行裁剪为256*256大小
3. 加载statked_hourglasses模型(checkpoint.pt模型),将256*256的图像送入模型进行预测。
4. 模型的输出shape为 N*16*3，N为框的数量, 16 为人体的16个关键点, 3为 x,y,visible 分别表示该点的坐标和可见度
5. 根据16个坐标点和自定义的检测规则，判断体态

# 备注
yolo5模型目前是调用yolo5项目的restapi获取的，自带的models里面的yolo没有用



