yolo实例分割

### YOLO 实例分割使用方法及教程 #### 设置环境与准备工具 为了有效利用YOLO系列模型进行实例分割，特别是针对行人分割的任务，首先需要配置Python环境并安装必要的依赖库。这通常涉及创建一个新的虚拟环境以及安装特定版本的PyTorch和其他辅助包[^1]。 ```bash conda create --name yoloseg python=3.8 conda activate yoloseg pip install torch torchvision torchaudio ``` 接着，根据所选用的具体YOLO变种（如YOLOv7），可能还需要额外安装一些框架特有的组件或遵循其独特的安装指南[^2]。 #### 下载预训练模型 对于快速上手而言，可以直接采用官方提供的预训练权重文件来进行实验。例如，在C#环境中实现YOLOv11时，可以通过加载`yolo11n-seg.pt`这样的官方模型开始工作，并将其导出为ONNX格式以便于跨平台部署[^3]： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolo11n-seg.pt") # 加载官方提供的预训练模型 model.export(format="onnx") # 将模型转换成ONNX格式 ``` #### 数据标注与准备 当涉及到自定义数据集的应用场景下，则需借助专门的数据标注工具完成目标物体的选择和标记过程。Labelme是一个广泛使用的图形界面应用程序，它允许用户轻松地标记多边形区域作为实例边界框的一部分。每完成一次闭合路径绘制后，即会提示输入类别名称以区分不同类型的对象[^4]。 #### 测试图片处理与结果展示 一旦完成了上述准备工作，就可以着手编写脚本来读取待测图像、调用已训练好的YOLO模型预测其中的人类个体位置，并最终渲染这些检测出来的轮廓线覆盖在原始画面上供进一步分析之用了。整个流程大致如下所示： ```python import cv2 import numpy as np def visualize_segmentation(image_path, output_path): img = cv2.imread(image_path) results = model(img) # 调用模型获取分割结果 for result in results.xyxy[0]: x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls = map(int, result[:6]) color = (np.random.rand(3)*255).astype(np.uint8).tolist() mask = results.masks.data.cpu().numpy()[cls].astype(bool) overlay = img.copy() alpha = 0.5 overlay[mask] = cv2.addWeighted( src1=img[mask], alpha=alpha, src2=[color]*mask.sum(), beta=(1-alpha), gamma=0 ) img = cv2.addWeighted(src1=overlay, alpha=alpha, src2=img, beta=(1-alpha), gamma=0) cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=color, thickness=2) cv2.imwrite(output_path, img) visualize_segmentation('test_image.jpg', 'output_image_with_segments.jpg') ``` 此段代码实现了从读入一张测试图到输出带有分割效果的新图的过程，其中包括了对每个识别出来的人物施加颜色遮罩的效果增强操作。