使用YOLOv8.ONNX进行分类识别
时间: 2025-05-31 17:33:21 浏览: 13
### 使用YOLOv8 ONNX模型进行图像分类或对象检测
对于使用YOLOv8 ONNX模型执行图像分类或对象检测的任务,可以采用Python编程语言并借助`onnxruntime`库来实现高效的推理过程。下面提供了一个具体的实例,展示了如何加载ONNX模型以及处理输入图片。
#### 加载必要的库
为了完成此操作,需先安装一些依赖包,比如用于运行ONNX模型的`onnxruntime`和处理图像数据的`PIL`(Python Imaging Library)。如果尚未安装这些软件包,则可以通过pip命令轻松获取它们:
```bash
pip install onnxruntime pillow numpy opencv-python
```
#### 导入所需模块
接着,在脚本中导入所需的Python模块:
```python
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
import onnxruntime as ort
```
#### 准备预处理函数
定义一个辅助函数来进行图像预处理,这一步骤通常涉及调整大小、归一化等变换,以便于匹配训练时所使用的格式:
```python
def preprocess(image_path):
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
size = (640, 640) # 假设这是模型期望的尺寸
img_resized = img.resize(size)
# 将图像转换成numpy数组,并做适当缩放
image_np = np.array(img_resized) / 255.
# 调整维度顺序至CHW(C×H×W),再增加batch_size维度(B×C×H×W)
input_tensor = np.transpose(image_np, axes=[2, 0, 1])[np.newaxis, ...].astype(np.float32)
return input_tensor
```
#### 创建会话并加载模型
初始化ONNX Runtime会话以准备调用已保存好的YOLOv8-cls.onnx文件作为图像分类器:
```python
session = ort.InferenceSession("yolov8_cls.onnx", providers=['CPUExecutionProvider'])
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [o.name for o in session.get_outputs()]
```
#### 执行预测
现在有了经过预处理后的测试样本,就可以将其传递给之前创建好的会话对象来进行前向传播计算了;这里假设有一个名为`image_path`变量指向待测图片路径:
```python
input_data = preprocess(image_path)
outputs = session.run(output_names, {input_name: input_data})
```
#### 后处理结果
最后一步是对输出的结果进行解析,提取有用的类别标签或其他元信息。具体做法取决于实际应用需求和个人偏好设置。例如,当面对多类别的分类任务时,可能需要找到概率最高的那个类别作为最终判定依据。
```python
predicted_class_index = int(np.argmax(outputs))
print(f"The predicted class index is {predicted_class_index}")
```
通过上述流程,能够成功利用YOLOv8 ONNX版本的模型实施图像分类工作[^1]。而对于目标检测场景而言,主要区别在于后端逻辑部分——即如何解释网络给出的一系列边界框坐标及其对应的置信度得分。这部分内容超出了当前讨论范围,但在官方文档和其他资源中有详细介绍[^2]。
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