yolov8-obb predict
时间: 2024-12-31 13:42:13 浏览: 50
### 使用 YOLOv8-obb 进行物体检测预测
为了使用 YOLOv8-obb 模型进行物体检测预测,需先加载已训练好的模型文件。通常情况下,这可以通过调用特定框架下的API实现。对于 Python 用户而言,可以利用 Ultralytics 提供的库来进行操作。
#### 加载预训练模型
首先安装必要的依赖包:
```bash
pip install ultralytics
```
接着,在Python脚本中导入所需的模块并加载模型:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/yolov8-obb.pt') # 替换为实际路径
```
此处 `'path/to/yolov8-obb.pt'` 是指向本地存储的YOLOv8-obb权重文件的位置[^1]。
#### 执行预测
完成上述准备工作之后,就可以对图像执行预测了。这里展示了一个简单的例子,其中包含了读取图片以及获取预测结果的过程:
```python
import cv2
image_path = 'test_image.jpg'
img = cv2.imread(image_path)
results = model(img, conf=0.5) # 设置置信度阈值conf=0.5或其他适当数值
for result in results:
boxes = result.boxes.cpu().numpy()
for box in boxes:
rbox = box.xywha # 获取旋转矩形(x,y,w,h,a),a表示角度
label = f'{result.names[int(box.cls)]} {float(box.conf):.2f}'
# 绘制边界框和标签到原图上
(tlx, tly), (_, _), angle = cv2.minAreaRect(rbox[:4])
rect = ((tlx, tly), (rbox[2], rbox[3]), angle)
points = cv2.boxPoints(rect).astype(int)
cv2.polylines(img,[points],True,(0,255,0),2)
cv2.putText(img,label,tuple(map(int,rbox[:2])),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.9,(255,0,0),2)
```
这段代码片段展示了如何从给定的一张测试图片 `test_image.jpg` 中提取特征,并应用之前加载的YOLOv8-obb模型对其进行分析处理。最终会得到带有标注信息的结果图像,这些标注包括类别名称及其对应的概率得分[^2]。
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