显示yolo标签与图像
时间: 2024-12-12 20:29:12 浏览: 70
YOLO (You Only Look Once)是一种流行的物体检测算法,它的输出通常是一个包含bounding box(边界框)以及对应类别信息的数组。在显示YOLO标签与图像时,一般步骤如下:
1. **预测输出**:首先,使用训练好的YOLO模型对输入图像进行预测,模型会返回一组包含预测框坐标、宽高比、置信度以及分类概率的信息。
2. **解码预测**:模型输出的是一组经过编码的坐标,需要将其转换回原始图像尺寸下的坐标,这一步称为解码。
3. **绘制标注**:在原图上画出预测的bounding boxes,通常会在box周围标出类别名称和对应的置信度。颜色可能会根据类别进行区分。
4. **可视化**:使用图像处理库如OpenCV或matplotlib等将带有标注的图片展示出来。
举例代码片段(假设用到了OpenCV):
```python
import cv2
import numpy as np
# 假设predictions是YOLO模型的输出
labels = predictions[:, 5] # 类别ID
boxes = predictions[:, :4] * [image_width, image_height, image_width, image_height] # 调整到原图尺寸
confidences = predictions[:, 4] # 置信度
for i, label in enumerate(labels):
x, y, w, h = boxes[i]
color = ... # 根据类别选择颜色
text = f'{class_names[label]}: {confidences[i]:.2f}'
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)
cv2.putText(image, text, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color)
cv2.imshow('Image with YOLO detections', image)
cv2.waitKey(0)
```
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