首页现有自己使用yolov8训练的模型test，假设标签有5个,请编写出先检查当前屏幕截图是否有模型中的标签，如果有，获取其中目标坐标的程序

现有自己使用yolov8训练的模型test，假设标签有5个,请编写出先检查当前屏幕截图是否有模型中的标签，如果有，获取其中目标坐标的程序

时间: 2024-11-15 07:27:39 浏览: 40

首先，你需要将YOLOv8模型集成到你的程序中，这通常涉及到加载预训练权重和配置文件。以下是一个简单的Python示例，使用`opencv-python`库处理图片，并使用`yolo-v8-pytorch`或其他支持的YOLOv8 API来检测物体并获取坐标： ```python import cv2 from yolov8 import YOLO # 初始化YOLov8模型 yolo = YOLO(weights='./yolov8.weights', config='./yolov8.cfg') # 检查屏幕截图（假设为变量screen_img） def check_and_get_coordinates(screen_img): # 转换图片为模型所需的输入格式 img_input = cv2.resize(screen_img, (640, 640)) img_input = img_input[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB and change dimensions # 进行预测 boxes, confs, class_ids = yolo.detect(img_input) # 检查是否有模型中的标签 if len(class_ids) > 0: for i, box in enumerate(boxes): if class_ids[i] in [your_labels]: # 将这里替换为你的5个标签 x, y, w, h = box target_coords = (x, y, w, h) # 目标坐标 return target_coords else: return None # 使用屏幕截图路径代替screen_img screen_img_path = 'path_to_your_screenshot.jpg' coordinates = check_and_get_coordinates(cv2.imread(screen_img_path)) if coordinates: print(f"Detected object with label found at {coordinates}") else: print("No objects with known labels detected")

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