yolov9的pcb缺陷检测代码
时间: 2025-06-21 20:27:48 浏览: 11
### Yolov9 PCB缺陷检测代码示例
以下是一个基于Yolov9的PCB缺陷检测代码示例。此代码假设用户已安装必要的依赖项,并准备好训练和测试数据集。
```python
# 导入必要的库
import torch
from yolov9 import YOLOv9 # 假设YOLOv9模型封装在yolov9模块中
from utils.datasets import LoadImages # 数据加载器
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import Annotator, colors
# 初始化模型
model = YOLOv9(pretrained=True) # 加载预训练权重
model.eval() # 设置为评估模式
# 定义图像路径
image_path = "data/pcbs/test_image.jpg"
# 加载图像数据
dataset = LoadImages(image_path, img_size=640)
# 遍历数据集并进行推理
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
img = torch.from_numpy(img).float().unsqueeze(0) / 255.0 # 归一化
pred = model(img)[0] # 模型预测
# 非极大值抑制 (NMS)
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)
# 绘制检测结果
for i, det in enumerate(pred): # 遍历每个检测结果
annotator = Annotator(im0s, line_width=3, example=str(model.names))
if len(det):
# 将边界框从img_size缩放回原始图像尺寸
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()
# 在图像上绘制边界框
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
c = int(cls) # 类别索引
label = f'{model.names[c]} {conf:.2f}'
annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))
# 显示或保存结果
annotated_image = annotator.result()
cv2.imshow("Detected PCB Defects", annotated_image)
cv2.waitKey(0)
```
### 关键点说明
- **模型初始化**:使用`YOLOv9(pretrained=True)`加载预训练权重[^1]。
- **数据加载**:通过`LoadImages`类加载单张图像或视频流。
- **推理与后处理**:执行模型推理后,应用非极大值抑制(NMS)以过滤冗余检测结果[^2]。
- **可视化**:利用`Annotator`类在图像上绘制边界框及类别标签[^3]。
### 注意事项
若自定义数据集类别数量与预训练权重不匹配,可能会出现警告信息。此类警告通常不影响模型运行,可忽略[^3]。
阅读全文
相关推荐


















