yolov8绘制热力图
时间: 2025-04-28 10:24:03 浏览: 30
### 使用YOLOv8绘制热力图
为了使用YOLOv8生成或绘制热力图,可以遵循以下方法:
#### 加载模型并进行推理
加载YOLOv8模型并对输入图像执行推理操作,从而获得检测结果中的目标框。这一步骤对于后续处理至关重要[^2]。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 替换为你自己的权重文件路径
results = model(image_path, conf=0.5) # 设置置信度阈值
```
#### 获取目标框中心点
通过解析`results`对象,提取每个检测到的目标边界框,并计算其对应的中心位置形成一组二维坐标集合作为中心点数据用于下一步分析[^3]。
```python
import numpy as np
def get_center_points(boxes):
center_points = []
for box in boxes:
x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4])
cx = (x_min + x_max) / 2
cy = (y_min + y_max) / 2
center_points.append([cx, cy])
return np.array(center_points)
center_points = get_center_points(results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy())
```
#### 应用核密度估计(KDE)
利用Scipy库提供的KDE函数对上述收集来的所有中心点实施平滑处理,进而构建出一张表示局部区域内的目标密集程度的地图即所谓的“热力图”。此过程能够有效反映不同区域内物体数量的变化趋势以及聚集情况。
```python
from scipy.stats import gaussian_kde
kde = gaussian_kde(center_points.T)
xx, yy = np.mgrid[x.min():x.max():100j, y.min():y.max():100j]
positions = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()])
z = kde(positions).reshape(xx.shape)
```
#### 可视化热力图
借助Matplotlib或其他绘图工具包展示最终形成的热力图表象;可选地还可以将其覆盖至原始图片之上以便更直观理解两者间的关系[^1]。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 7))
img = plt.imread(image_path)
plt.imshow(img, extent=[min(x), max(x), min(y), max(y)], aspect='auto')
plt.contourf(xx, yy, z, cmap='hot', alpha=.5)
plt.colorbar()
plt.show()
```
以上就是关于如何运用YOLOv8框架创建热力图的具体流程说明及其Python代码片段示例[^4]。
阅读全文
相关推荐


















