MMPose Inferencer处理MP4视频报错无输出问题求助

尝试使用MMPose检测视频中人物的3D空间关键点，所用代码此前在2D场景下可正常运行：

from mmpose.apis import MMPoseInferencer
from pathlib import Path
import os

data_folder = Path("x/videos")
for filename in os.listdir(data_folder):
    if not filename.endswith('.mp4'):
        continue
    img_path = os.path.join(data_folder, filename)

    inferencer = MMPoseInferencer(pose3d="human3d")

    result_generator = inferencer(img_path, out_dir='output')

当尝试访问result_generator（如执行results = [result for result in result_generator]）时会出现段错误，推测result_generator为空导致；同时output文件夹为空，未生成可视化结果和数据，请问存在哪些明显错误？

明显错误分析 #

• 重复初始化推理器：循环的每次迭代都重新创建MMPoseInferencer实例，既浪费计算资源，也可能引发内部状态冲突。应将推理器初始化代码移到循环外部。
• 3D姿态推理配置不完整：仅指定pose3d="human3d"无法完成3D姿态估计——3D任务必须依赖对应的2D检测模型与3D回归模型的完整管线。正确做法是补充2D模型配置，例如使用MMPoseInferencer(pose2d='human', pose3d='human3d')，确保2D关键点检测与3D姿态回归的流程完整。
• 未触发实际推理流程：inferencer()返回的是生成器对象，只有迭代该对象时才会启动推理。原代码仅生成生成器却未立即处理，加上配置问题，导致生成器为空或内部执行出错。此外需确认视频处理依赖（如OpenCV）正常，且输入视频路径无误。
• 路径处理方式混乱：混用Path对象与os.path.join，易引发路径拼接错误。可统一使用Path类的路径拼接方式，例如img_path = data_folder / filename。
• 输出目录无区分（潜在问题）：所有视频输出到同一output目录，可能导致文件覆盖，建议为每个视频创建独立子目录。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom