yolov8标签可视化

### YOLOv8中的标注数据或预测结果可视化 YOLOv8 提供了多种方法来实现标注数据或预测结果的可视化。以下是具体的方法和工具： #### 使用 `ultralytics` 库内置功能 通过调用 `ultralytics` 的 API，可以直接生成带有边界框（bounding box）和其他信息的图像。这些图像可以帮助直观理解模型的表现。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型或者自定义训练好的模型 model = YOLO("runs/train/flame_smoke_detection/weights/best.pt") # 自定义模型路径[^4] # 进行推理并保存带标记的结果到指定目录 results = model.predict(source="path_to_images", save=True, project="runs/predict", name="visualize") ``` 上述代码会将检测结果绘制在原始图片上，并存储至指定文件夹中。此过程利用的是框架内部已有的绘图逻辑[^3]。 #### 手动绘制边界框 如果希望更灵活控制显示样式，则可以通过手动访问预测结果来进行个性化渲染： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO def draw_boxes(image_path, result): img = cv2.imread(image_path) boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取所有边框坐标 confidences = result.boxes.conf.cpu().numpy() # 置信度分数 class_ids = result.boxes.cls.cpu().numpy() # 类别ID for i in range(len(boxes)): x1, y1, x2, y2 = map(int, boxes[i]) confidence = round(confidences[i], 2) cls_id = int(class_ids[i]) label = f"{cls_id}: {confidence}" # 构造标签文字 color = (0, 255, 0) # 设置颜色为绿色 cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness=2) # 绘制矩形框 cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2) # 添加文本说明 return img # 调用函数处理单张图片 result = model("example.jpg")[0] output_image = draw_boxes("example.jpg", result) cv2.imshow('Visualization', output_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段脚本允许开发者完全掌控视觉效果的设计方式，比如调整字体大小、线条粗细以及配色方案等细节。 #### 数据集自动标注后的验证 当使用高精度版本如 yolov8x 对新数据集完成初步自动化打标之后，同样能够借助相似的技术手段审查其质量状况。由于此时更加注重精准程度而非速度效率方面的考量因素，所以推荐选用性能最优解即大型网络结构作为基础引擎驱动整个流程运转起来[^2]。 ---