from ultralytics import YOLO import gradio as gr import cv2 # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 可替换为本地模型路径 def predict_image(img): """图像预测处理函数""" # 执行推理 results = model.predict(img) # 提取带标注的图像（OpenCV BGR转RGB） plotted = results[0].plot()[:, :, ::-1] # 提取检测结果数据 detections = [] for box in results[0].boxes: class_id = int(box.cls) conf = float(box.conf) label = f"{model.names[class_id]} {conf:.2f}" detections.append(label) return plotted, "\n".join(detections) # 创建Gradio界面 interface = gr.Interface( fn=predict_image, inputs=gr.Image(label="输入图像"), outputs=[ gr.Image(label="检测结果"), gr.Textbox(label="检测明细") ], examples=["bus.jpg", "zidane.jpg"], # 示例图片路径 title="YOLOv8目标检测演示", description="上传图片查看YOLOv8的实时检测效果" ) # 启动服务（本地访问：http://localhost:7860） interface.launch(share=True) # share=True生成临时公网链接，详细介绍以上代码

<think>好的，我现在需要帮用户分析他们提供的Python代码，并且用中文解释清楚。首先，我要理解这段代码的结构和功能。看起来这是一个使用YOLOv8模型进行目标检测，并通过Gradio创建Web界面的演示程序。用户可能想了解代码的各个部分是如何工作的，或者可能在部署或修改代码时遇到问题。 首先，我需要确认代码的各个部分。用户导入了ultralytics的YOLO、gradio和cv2。然后加载了预训练的YOLO模型，可能是yolov8n.pt。接下来定义了一个predict_image函数，处理图像，执行推理，绘制结果，并提取检测信息。最后用Gradio创建界面，设置输入输出，例子，然后启动服务。 接下来，我需要逐步解释每个部分的作用。比如，YOLO模型的加载、predict_image函数的内部处理，包括预测、绘制结果和提取检测数据。然后Gradio如何构建界面，输入输出类型，示例图片的作用，以及launch参数的意义。 同时，用户可能有潜在的问题，比如如何更换模型、如何处理图像格式（BGR转RGB）、检测结果的格式，或者如何调整Gradio界面。需要指出这些可能的问题点，并提供相应的解释。例如，替换模型路径，注意示例图片的存在，或者share参数的使用注意事项。 还要注意代码中的细节，比如results[0]是因为predict返回一个列表，每个元素对应一个图像的结果。boxes的属性和如何获取类别、置信度。另外，绘制图像时颜色通道的转换，因为OpenCV使用BGR而Gradio可能需要RGB。 最后，确保解释清晰，结构合理，分步骤说明，帮助用户理解整个流程，并可能指出进一步优化的方向，比如增加处理逻辑、修改界面等。</think>以下是对代码的逐步解析： 1. **环境准备** ```python from ultralytics import YOLO # Ultralytics YOLOv8库 import gradio as gr # 网页界面库 import cv2 # OpenCV图像处理 ``` 2. **模型加载** ```python model = YOLO("yolov8n.pt") # 加载官方预训练模型 # 可替换为自定义模型路径如："runs/detect/train/weights/best.pt" ``` 3. **核心预测函数** ```python def predict_image(img): # 执行推理（自动处理图像预处理） results = model.predict(img) # 绘制检测框（BGR转RGB） plotted = results[0].plot()[:, :, ::-1] # 提取检测信息 detections = [] for box in results[0].boxes: class_id = int(box.cls) # 类别ID conf = float(box.conf) # 置信度 label = f"{model.names[class_id]} {conf:.2f}" # 组合标签 detections.append(label) return plotted, "\n".join(detections) ``` 4. **Gradio界面搭建** ```python interface = gr.Interface( fn=predict_image, # 绑定预测函数 inputs=gr.Image(label="输入图像"), outputs=[ gr.Image(label="检测结果"), # 带标注的图像 gr.Textbox(label="检测明细") # 文本检测结果 ], examples=["bus.jpg", "zidane.jpg"], # 需确保示例文件存在 title="YOLOv8目标检测演示", description="上传图片查看YOLOv8的实时检测效果" ) ``` 5. **服务启动** ```python interface.launch(share=True) # 参数说明： # share=True 生成临时公网链接（有效期72小时） # server_port=7860 可指定端口 # debug=True 开启调试模式 ``` **关键特性说明**： 1. 实时检测能力：处理单张图片约需50-100ms（取决于GPU） 2. 输出双视图： - 可视化标注图像（支持框体、类别、置信度显示） - 文本格式检测明细（格式：`类别 置信度`） **扩展建议**： 1. 更换模型：尝试 `yolov8s.pt`/`yolov8m.pt` 等不同规模模型 2. 添加功能： ```python # 在predict_image中添加： xyxy = box.xyxy.tolist()[0] # 获取坐标 detections.append(f"{label} @ {xyxy}") # 显示坐标信息 ``` 3. 性能优化： ```python model.predict(img, imgsz=640) # 指定推理尺寸 model.predict(img, half=True) # 使用半精度推理 ``` **部署注意事项**： 1. 本地运行时需安装依赖： ```bash pip install ultralytics gradio opencv-python ``` 2. 公网部署时应移除`share=True`，使用专业部署方案 3. 示例文件需存放在当前目录或指定绝对路径 该代码实现了从图像输入到检测结果展示的完整流程，适合快速验证模型效果和演示使用。实际生产部署时建议增加异常处理、日志记录等功能模块。