yolov8的Detect.py

### YOLOv8 `detect.py` 文件的使用说明与代码解析 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个高性能目标检测框架，其核心功能通过脚本文件实现。以下是有关 `detect.py` 的具体使用方法及其内部逻辑的解析。 #### 1. 基础运行方式 `detect.py` 脚本用于执行基于训练好的权重的目标检测任务。可以通过以下命令调用： ```bash python detect.py --weights yolov8n.pt --source 0 --conf-thres 0.25 --iou-thres 0.45 ``` - 参数解释： - `--weights`: 加载预训练模型权重路径[^3]。 - `--source`: 输入数据源，支持摄像头 (`0`)、图片文件夹、视频文件等[^3]。 - `--conf-thres`: 置信度阈值，默认为 `0.25`，低于此置信度的结果会被过滤掉[^3]。 - `--iou-thres`: 非极大抑制 (NMS) 中使用的交并比阈值，默认为 `0.45`[^3]。 #### 2. 数据输入预处理 类似于 YOLOv5，在 YOLOv8 中也需要对输入图像进行标准化和格式化操作。以下是典型的数据预处理流程： ```python def preprocess_image(img, img_size=640): # 将图像调整到指定大小 img = letterbox(img, new_shape=img_size)[0] # BGR to RGB 和 float32 类型转换 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) # 归一化像素值至 [0, 1] img /= 255.0 # 添加 batch 维度 img = np.expand_dims(img, axis=0) return torch.from_numpy(img) ``` - **letterbox**: 这是一个保持原始宽高比例的同时填充空白区域的操作函数[^4]。 - **BGR 到 RGB 转换**: OpenCV 默认读取图像是 BGR 格式，而大多数深度学习框架期望的是 RGB 格式的输入[^4]。 - **float32 类型转换**: PyTorch 模型通常接受 fp32 或者更高效的 fp16 格式的张量作为输入[^4]。 #### 3. 推理过程分析 推理阶段的核心在于加载模型并对输入数据进行预测。以下是主要步骤： ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 初始化模型 results = model(source='image.jpg', conf=0.25, iou=0.45) # 执行推理 ``` - **初始化模型**: 使用 `.pt` 权重文件实例化 YOLO 对象[^5]。 - **执行推理**: 设置参数如 `conf`, `iou` 并传入数据源完成前向传播计算[^5]。 #### 4. 结果可视化 推理完成后会返回一系列边界框坐标以及类别标签信息。这些结果可以直接绘制回原图以便观察效果： ```python for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取 xyxy 格式的边界框 labels = result.names # 获取分类名称列表 for box, label in zip(boxes, labels): cv2.rectangle(image, tuple(box[:2]), tuple(box[2:]), color=(0, 255, 0), thickness=2) cv2.putText(image, str(label), org=tuple(box[:2]), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, color=(0, 255, 0), thickness=2) ``` 以上代码片段展示了如何利用 OpenCV 库将检测结果叠加显示在原始图像之上[^6]。 --- ###