yolov8绘图 挂科边缘
时间: 2025-03-23 08:02:32 浏览: 45
### 使用YOLOv8绘制检测结果
为了展示YOLOv8的检测结果,通常会利用Python中的OpenCV库或其他可视化工具。下面详细介绍如何通过代码实现YOLOv8的目标检测并将其结果显示出来。
#### 1. 导入必要的库
在开始之前,需要导入一些基本的库来支持图像处理和模型加载功能。
```python
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
```
#### 2. 加载YOLOv8模型
使用`ultralytics`库可以轻松加载训练好的YOLOv8模型文件。这里假设已下载好`.pt`格式的权重文件[^4]。
```python
model = YOLO('yolov8n.pt') # 替换为你自己的模型路径
```
#### 3. 图像读取与推理
接下来,从本地磁盘加载一张图片作为输入数据源,并调用模型预测方法得到输出结果。
```python
image_path = 'test_image.jpg' # 输入图片路径
img = cv2.imread(image_path)
results = model(img, imgsz=640) # 执行推断操作
```
#### 4. 解析检测框坐标及其他属性
每张图片经过网络计算后返回的结果对象包含了丰富的信息字段,比如边界框位置、置信度分数以及类别标签索引等。我们需要提取这些有用的数据以便后续渲染图形界面。
```python
boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() # 边界框[x_min,y_min,x_max,y_max]
scores = results[0].boxes.conf.cpu().numpy() # 置信度得分
class_ids = results[0].boxes.cls.int().cpu().numpy() # 类别ID
```
#### 5. 定义颜色映射表
为了让不同类别的物体拥有各自独特的显示风格,在此预先设定一组随机生成的颜色值供后面循环遍历时选用。
```python
np.random.seed(42)
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(set(class_ids)), 3))
```
#### 6. 遍历所有目标绘制矩形边框及文字标注
最后一步就是逐一访问每一个被识别出来的实体实例,按照其具体的位置参数画出对应的包围盒形状同时附加描述性的字符串内容于顶部附近区域之上。
```python
for i in range(len(boxes)):
color = colors[class_ids[i]]
box = boxes[i]
(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
label = f"{class_ids[i]}: {scores[i]:.2f}"
cv2.rectangle(img, (startX, startY), (endX, endY), color, 2)
y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
cv2.putText(img, label, (startX, y),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
```
#### 7. 展示最终效果图
完成上述步骤之后就可以把修改过的原图呈现给用户观看啦!
```python
cv2.imshow("Output Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上便是基于YOLOv8框架下简单实现目标检测并将成果可视化的全过程介绍[^1][^2].
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