yolov8绘图
时间: 2025-04-30 10:50:19 浏览: 42
### YOLOv8绘制检测结果可视化示例
YOLOv8 是一种高效的实时目标检测框架,其支持多种方式来实现预测结果的可视化。通过将模型的预测结果显示在图像或视频帧上,可以更直观地理解模型的行为并辅助后续的数据分析和调试工作。
以下是基于 Python 的代码示例,用于演示如何使用 YOLOv8 进行检测结果的可视化:
#### 安装依赖库
为了运行下面的代码,需确保已安装 `ultralytics` 库以及必要的依赖项:
```bash
pip install ultralytics matplotlib opencv-python-headless
```
#### 加载预训练模型并执行推理
以下是一个完整的代码片段,展示了如何加载 YOLOv8 模型并对输入图片进行目标检测,同时将其结果可视化[^1]。
```python
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用官方提供的小型预训练权重文件
# 载入测试图像
image_path = 'test_image.jpg'
img = cv2.imread(image_path)
# 执行推理
results = model(img, conf=0.5) # 设置置信度阈值为0.5
# 获取第一个结果对象(假设只有一张图片)
result = results[0]
# 将检测框绘制到原始图像上
annotated_frame = result.plot()
# 显示带有标注的结果
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # OpenCV 默认采用BGR颜色空间
plt.axis('off')
plt.show()
```
上述代码实现了以下几个功能:
- **加载模型**:调用了 `YOLO` 类实例化了一个 YOLOv8 模型,并指定了预训练权重路径。
- **读取图像**:利用 OpenCV 函数读取了一幅待处理的测试图像。
- **执行推理**:通过设置参数 `conf=0.5` 来过滤掉低于该置信水平的目标边界框。
- **结果可视化**:借助 `plot()` 方法自动完成对原图上的检测框、类别标签及其得分的渲染操作[^2]。
如果希望进一步扩展至视频流,则可参考如下伪代码逻辑循环每一帧数据并重复以上步骤即可达成目的;另外还可以考虑引入热力图技术叠加显示目标密集程度等附加信息以便更好地洞察场景特性[^3]。
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