yolov8 txt可视化

### 使用YOLOv8进行TXT文件可视化 为了实现YOLOv8模型中`txt`文件的可视化，可以利用Python脚本读取预测结果并将其绘制到原始图像上。以下是具体的方法： #### 准备工作 确保已经安装了必要的库，如OpenCV和Matplotlib用于处理图像和绘图。 ```bash pip install opencv-python matplotlib ``` #### 加载标签文件和对应图片 编写一段代码来加载YOLO格式的`.txt`标注文件及其对应的图像路径。每行代表一个边界框，格式如下：类别编号 中心点X坐标 中心点Y坐标 宽度 高度 (所有数值均为相对于图像尺寸的比例)[^1]。 #### 绘制边界框函数定义 创建一个辅助函数用来解析单个`.txt`文件中的信息，并在给定的图像上画出相应的矩形框。 ```python import cv2 from pathlib import Path def draw_bounding_boxes(image_path, label_file): image = cv2.imread(str(image_path)) height, width, _ = image.shape with open(label_file, 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: values = list(map(float, line.strip().split())) class_id = int(values[0]) center_x = int(values[1]*width) center_y = int(values[2]*height) box_width = int(values[3]*width) box_height = int(values[4]*height) top_left_corner = (center_x - box_width//2, center_y - box_height//2) bottom_right_corner = (center_x + box_width//2, center_y + box_height//2) color = (0, 255, 0) # Green color for bounding boxes thickness = 2 image = cv2.rectangle(image, top_left_corner, bottom_right_corner, color, thickness) return image ``` #### 批量处理多个文件夹下的图片与标签对 遍历包含图像和相应标签文件的数据集目录结构，调用上述函数完成批量可视化操作。 ```python dataset_dir = Path('path/to/dataset') output_dir = Path('path/to/output') for img_file in dataset_dir.glob('*/*.jpg'): lbl_file = str(img_file).replace('.jpg', '.txt') output_img = draw_bounding_boxes(img_file, lbl_file) relative_path = img_file.relative_to(dataset_dir) save_path = output_dir / relative_path.with_suffix('.png') save_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) cv2.imwrite(str(save_path), output_img) ``` 通过这种方式，能够有效地将YOLOv8生成的结果转换成可视化的形式展示出来。