yolov8如何获取矩形框坐标
时间: 2025-01-11 12:48:22 浏览: 129
### 使用YOLOv8获取检测物体矩形框坐标
对于YOLOv8而言,在完成目标检测之后,可以通过解析模型返回的结果来获得每个检测到的对象的具体信息,其中包括矩形框的坐标。这些坐标通常是以(x_center, y_center, width, height)的形式给出,并且位于0至1之间,表示相对于图片尺寸的比例[^4]。
为了方便理解与应用,下面提供了一段Python代码示例,展示了如何从YOLOv8预测结果中提取矩形框的实际像素坐标:
```python
import torch
def get_bounding_boxes(image_path, model):
results = model(image_path)
boxes_list = []
for result in results.xyxy[0]:
x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls = result.tolist()
box_info = {
'xmin': int(x_min),
'ymin': int(y_min),
'xmax': int(x_max),
'ymax': int(y_max),
'confidence': float(conf),
'class_id': int(cls)
}
boxes_list.append(box_info)
return boxes_list
```
此函数接收一张图片路径以及预训练好的YOLOv8模型作为输入参数,通过调用`model()`方法执行推理操作并得到检测结果。随后遍历每一个检测项,将其转换成易于使用的字典形式存储在列表里返回给调用者。注意这里使用的是`.xyxy`属性访问方式,它会直接返回左上角和右下角两个顶点的位置数据,而不是默认的中心点加宽高模式。
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