YOLOV8热力图

### YOLOv8 热力图生成与使用 YOLOv8 的热力图是一种用于展示模型检测结果分布的有效方式。其基本原理在于将模型的预测结果转化为可视化的形式，并将其叠加到原始图像上以便直观理解[^1]。 以下是基于 Python 和 Ultralytics 库实现 YOLOv8 热力图的具体方法： #### 加载预训练模型并运行推理 首先，加载一个预训练的 YOLOv8 模型并对输入数据执行推理操作。这一步骤会返回模型的预测结果。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 对图片进行推理 results = model('https://ultralytics.com/images/bus.jpg') ``` #### 提取预测结果并生成热力图 通过提取 `results` 中的目标位置信息（如边界框坐标），可以构建热力图矩阵。通常情况下，这些位置会被映射到二维数组中以表示目标密度。 ```python import numpy as np import cv2 from PIL import Image def generate_heatmap(results, img_shape): heatmap = np.zeros(img_shape[:2], dtype=np.float32) for result in results: boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框坐标 scores = result.boxes.conf.cpu().numpy() # 获取置信度分数 for box, score in zip(boxes, scores): x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box) heatmap[y_min:y_max, x_min:x_max] += score # 归一化处理 heatmap = (heatmap - heatmap.min()) / (heatmap.max() - heatmap.min()) return heatmap img = cv2.imread('bus.jpg') heatmap = generate_heatmap(results, img.shape) ``` #### 将热力图叠加至原图 为了增强可读性和美观性，需将生成的热力图与原始图像融合在一起。此过程可通过 OpenCV 或 Matplotlib 实现。 ```python def overlay_heatmap(image, heatmap, alpha=0.5): heatmap_colored = cv2.applyColorMap((heatmap * 255).astype(np.uint8), cv2.COLORMAP_JET) output_image = ((alpha * heatmap_colored) + ((1-alpha)*image)).astype(np.uint8) return output_image output_img = overlay_heatmap(img, heatmap, alpha=0.5) cv2.imwrite('output_with_heatmap.png', output_img) ``` 上述代码展示了如何利用 YOLOv8 输出的结果来创建和保存带有热力图覆盖层的图像文件。 此外，在实际应用过程中还可以探索更多高级特性，比如支持视频流中的实时热力图绘制以及跨多个帧计算累积效应等功能[^2]。 对于环境搭建方面，则推荐按照官方指南完成 Ubuntu 下的相关配置工作，确保能够顺利调用所需库函数完成整个流程演示[^3]。