matlab如何绘制yolov8的识别轨迹图

### 使用Matlab绘制YOLOv8模型检测跟踪结果轨迹可视化 为了在Matlab中实现YOLOv8模型的识别轨迹图绘制，通常需要结合目标检测和多目标追踪技术。以下是具体方法： #### 准备数据集与加载预训练模型 首先，确保已经安装并配置好所需的工具包以及下载了YOLOv8的相关权重文件。 ```matlab % 加载YOLOv8网络结构及其参数 net = yolov3('yolov8', 'pretrainedWeights.mat'); ``` #### 执行视频流处理 读取输入源（如摄像头或视频文件），逐帧执行对象检测，并记录每一时刻的目标位置信息。 ```matlab videoReader = VideoReader('inputVideo.mp4'); % 或者 webcam() 获取实时画面 while hasFrame(videoReader) frame = readFrame(videoReader); % 对当前帧应用YOLOv8进行物体检测 [bboxes, scores, labels] = detect(net, frame); hold on; imshow(frame); % 显示原图 % 遍历所有被检测到的对象边界框 for i = 1:length(bboxes) rectangle('Position', bboxes(i,:), ... 'EdgeColor', colors(mod(labels(i), length(colors)) + 1,:)); text(bboxes(i,1)+5, bboxes(i,2)-5,... sprintf('%s (%.2f)', classNames{labels(i)},scores(i)),... 'Color','white',... 'FontSize',10); end drawnow limitrate; % 更新显示窗口 end ``` #### 多目标追踪算法集成 引入卡尔曼滤波器或其他适合的追踪机制来关联相邻两帧间相同实体的位置变化，从而形成连贯的移动路径[^3]. ```matlab tracker = vision.KalmanFilter(); tracks = struct('ID', {}, 'State', [], 'TrackletLifetime', []); for t = 1:numFrames detectionsInThisFrame = ... ; % 当前帧内的全部检测结果 % 进行状态预测更新 predictedTracks = predict(tracker, tracks); % 数据关联过程省略... % 将新确认的身份加入现有tracklets集合内 confirmedTracks = updateTracks(predictedTracks, matchedPairs); % 渲染历史轨迹线段 plotTrajectories(confirmedTracks); end ``` #### 可视化最终效果 最后一步是在画布上描绘出各个目标随时间演变形成的完整运动路线，可选用不同色彩区分个体身份特征。 ```matlab function plotTrajectories(tracks) figure(gcf()); axis equal tight; grid minor; for k = 1:numel(tracks) track = tracks(k).States(:, :); colorIdx = mod(tracks(k).ID, numel(colors))+1; line(track(1,:), track(2,:), ... 'LineWidth', 2, ... 'Color', colors(colorIdx,:), ... 'MarkerFaceColor',colors(colorIdx,:), ... 'MarkerEdgeColor','none'); end end ```