yolov8 多边形标注

### YOLOv8 多边形标注教程 YOLOv8 是 Ultralytics 提供的一个强大的目标检测框架，支持多种任务类型，包括边界框、分割掩码和关键点检测。对于多边形标注（polygon annotation），通常涉及实例分割或语义分割的任务，在这些任务中，模型不仅预测对象的位置，还预测其像素级的轮廓。 以下是关于如何使用 YOLOv8 进行多边形标注的相关说明： #### 数据准备 在进行多边形标注之前，需要准备好带有分割标签的数据集。常见的格式是 COCO 格式的 JSON 文件，其中包含了多边形坐标的信息。如果数据尚未转换为该格式，则可以借助工具如 Labelme 或 Supervisely 来完成标注并导出为 COCO 格式[^1]。 ```json { "segmentation": [ [51.0, 69.0, 52.0, 73.0, ..., 51.0, 69.0] ], ... } ``` 上述 `segmentation` 字段中的数组表示一个多边形的所有顶点坐标序列[(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)]，首尾闭合形成完整的多边形。 #### 安装依赖库 要运行 YOLOv8 的分割任务，需先安装必要的 Python 库。可以通过 pip 命令轻松实现： ```bash pip install ultralytics ``` #### 训练配置 Ultralytics 提供了一个简单易用的 API 接口用于启动训练过程。下面是一个基本的例子展示如何加载预训练权重并指定数据路径来进行分割任务的学习： ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型 (可以选择官方提供的预训练版本) model = YOLO("yolov8n-seg.pt") # 开始训练流程 results = model.train( data="path/to/your/dataset.yaml", # 数据集描述文件位置 epochs=100, # 总共迭代次数 batch=-1 # 自动调整批次大小 ) ``` 这里提到的 dataset.yaml 需要定义好图像存储目录以及对应的标注文件地址等信息[^4]。 #### 可视化结果 当完成了模型训练之后，我们可以利用 Matplotlib 绘制出预测得到的对象及其对应多边形边缘线条的颜色填充效果[^2]: ```python import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np def plot_polygon(image_path, polygons): img = Image.open(image_path).convert('RGBA') overlay = Image.new('RGBA', img.size, (0,0,0,0)) draw = ImageDraw.Draw(overlay) for poly in polygons: points = [(p[i], p[i+1]) for i in range(0,len(poly)-1,2)] draw.polygon(points,outline=(255,0,0),fill=(255,0,0,127)) combined = Image.alpha_composite(img, overlay) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(np.array(combined)) plt.axis('off') plt.show() ``` 通过调用此函数即可直观查看每张测试图片上由算法识别出来的各个物体的具体外形轮廓[^3]。 --- ###