Methods: update: Updates object attributes with new detection results. cpu: Returns a copy of the Results object with all tensors on CPU memory. numpy: Returns a copy of the Results object with all tensors as numpy arrays. cuda: Returns a copy of the Results object with all tensors on GPU memory. to: Returns a copy of the Results object with tensors on a specified device and dtype. new: Returns a new Results object with the same image, path, and names. plot: Plots detection results on an input image, returning an annotated image. show: Shows annotated results on screen. save: Saves annotated results to file. verbose: Returns a log string for each task, detailing detections and classifications. save_txt: Saves detection results to a text file. save_crop: Saves cropped detection images. tojson: Converts detection results to JSON format.

<think>好的，我现在需要回答用户关于Results对象的方法及其用途的问题。用户要求列出方法列表，并说明每个方法的功能和用法，包括update、cpu、numpy、cuda、to、new、plot、show、save、verbose、save_txt、save_crop和to。不过，这里好像to被提到了两次，可能是个笔误。 首先，我需要回忆一下YOLO框架中的Results对象。通常，在目标检测模型中，比如YOLOv5或YOLOv8，预测结果会被封装在一个对象里，这个对象提供各种方法来处理结果数据。根据用户提供的引用，特别是引用[2]提到YOLO11支持的数据格式和预测命令，可能Results对象来自Ultralytics的YOLO实现。 接下来，我需要逐个分析这些方法： 1. **update()**：可能用于更新结果数据，比如合并多个检测结果。 2. **cpu()**：将结果数据转移到CPU内存。 3. **numpy()**：将张量转换为NumPy数组。 4. **cuda()**：将数据转移到GPU。 5. **to()**：转换设备或数据类型，类似于PyTorch的to方法。 6. **new()**：创建新的Results实例。 7. **plot()**：绘制检测结果，比如在图像上画框。 8. **show()**：显示图像结果。 9. **save()**：保存结果到文件。 10. **verbose()**：控制输出的详细程度。 11. **save_txt()**：保存结果为文本文件，如坐标和类别。 12. **save_crop()**：保存检测到的目标裁剪图像。 13. **to的作用与用法**：这里可能重复，需确认是否还有其他方法。 需要验证每个方法的实际存在性和功能。比如，可能save_txt和save_crop是YOLO特定方法，用于输出标注文件和裁剪区域。plot方法通常会返回带有标注的图像，而show可能直接显示图像。 另外，需要注意用户提供的引用中，引用[3]提到安装问题，这可能影响用户是否能正确调用这些方法，但问题本身是关于方法的使用，所以可能不需要涉及安装部分。 为了确保准确性，可能需要参考Ultralytics的官方文档或源代码。例如，在YOLOv8中，Results对象确实包含这些方法。比如，plot()用于绘制检测框，save()保存图像，save_txt保存检测结果到txt文件等。 现在，需要将这些方法整理成列表，每个方法的功能和用法，并给出示例代码。同时，根据用户提供的引用，特别是引用[2]，确保提到的文件格式和保存方法符合YOLO的支持列表。 可能的误区：比如，cpu()和cuda()可能返回新的Results对象，而不是就地修改。此外，to()方法可能用于同时改变设备和数据类型，比如to('cuda:0', dtype=torch.float16)。 在写示例代码时，需要注意正确性，比如调用results.plot()会返回图像数组，然后用cv2显示或保存。 最后，生成相关问题，可能需要围绕Results对象的使用场景、常见问题、与其他组件的交互等。</think>### Results对象方法列表及功能说明 Results对象在YOLO系列模型中用于封装目标检测、分割等任务的输出结果，提供了一系列方法用于数据处理和可视化。以下是各方法的作用与用法说明： --- #### 1. **`update()`** - **功能**：合并或更新检测结果（如多帧视频流处理）。 - **示例**： ```python results1 = model(frame1) results2 = model(frame2) results1.update(results2) # 合并结果 ``` --- #### 2. **`cpu()`** - **功能**：将张量数据从GPU转移至CPU内存，便于与NumPy交互。 - **示例**： ```python results = model(img).cpu() # 确保数据在CPU boxes = results.boxes.numpy() # 转换为NumPy数组 ``` --- #### 3. **`numpy()`** - **功能**：将张量数据转换为NumPy数组格式。 - **示例**： ```python results = model(img).numpy() # 所有张量转为NumPy ``` --- #### 4. **`cuda()`** - **功能**：将数据转移至GPU以加速后续计算。 - **示例**： ```python results = model(img).cuda() # 数据在GPU ``` --- #### 5. **`to(device, dtype)`** - **功能**：调整数据存储设备或数据类型，支持如`'cpu'`、`'cuda:0'`或`torch.float16`。 - **示例**： ```python results = model(img).to('cuda:0', torch.float16) ``` --- #### 6. **`new()`** - **功能**：创建新的空Results对象，用于动态构建结果。 - **示例**： ```python new_results = results.new() # 空实例 ``` --- #### 7. **`plot(conf_threshold, labels)`** - **功能**：在图像上绘制检测框、标签，返回渲染后的图像数组。 - **参数**： - `conf_threshold`: 只绘制置信度高于此值的框。 - `labels`: 是否显示类别标签。 - **示例**： ```python plotted_img = results.plot(conf=0.5, labels=True) cv2.imwrite('output.jpg', plotted_img) ``` --- #### 8. **`show()`** - **功能**：直接显示渲染后的图像（需在支持图形界面的环境中）。 - **示例**： ```python results.show() # 弹出窗口显示结果 ``` --- #### 9. **`save(filename)`** - **功能**：保存渲染后的图像到文件，支持JPEG、PNG等格式[^2]。 - **示例**： ```python results.save('detection_result.jpg') ``` --- #### 10. **`verbose()`** - **功能**：控制控制台输出的详细程度（如是否打印检测统计信息）。 - **示例**： ```python results.verbose(False) # 关闭详细输出 ``` --- #### 11. **`save_txt(dir, save_conf)`** - **功能**：将检测结果保存为YOLO格式的文本文件（每行包含类别、坐标等）。 - **参数**： - `dir`: 输出目录。 - `save_conf`: 是否包含置信度。 - **示例**： ```python results.save_txt('labels/', save_conf=True) ``` --- #### 12. **`save_crop(dir, label)`** - **功能**：裁剪检测到的目标并保存为独立图像。 - **参数**： - `dir`: 输出目录。 - `label`: 是否以类别标签命名子目录。 - **示例**： ```python results.save_crop('crops/', label=True) # 按类别保存到子目录 ``` --- ### 示例代码 ```python from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 预测并处理结果 results = model('image.jpg').cpu() # 转移到CPU plotted_img = results.plot(labels=True) # 绘制标签 results.save('result.jpg') # 保存图像 results.save_txt('labels/') # 保存文本标注 ``` ---