yolov5输出检测框坐标
时间: 2025-03-08 15:02:52 浏览: 57
### 提取YOLOv5模型输出检测框坐标的方法
为了从YOLOv5模型输出中提取检测框坐标,可以通过修改代码来实现。具体来说,在YOLOv5的推理过程中,会有一个循环遍历所有的检测结果,其中包含了边界框的坐标、置信度和分类信息。
对于每一项检测结果,可以访问`xyxy`变量以获得边框的四个顶点坐标。这些坐标表示的是左上角和右下角两个对角线端点的位置。通过计算可以获得其他有用的信息,比如中心点坐标:
```python
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
# 输出预测的概率
print("预测概率为: " + str(conf.numpy()))
# 输出预测类别
print("预测类别为: " + str(int(cls)))
# 左上角和右下角坐标
c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
# 打印各个角落的具体坐标值
print(f"左上点的坐标为: ({c1[0]}, {c1[1]}), 右上点的坐标为({c2[0]}, {c1[1]})")
print(f"左下点的坐标为: ({c1[0]}, {c2[1]}), 右下点的坐标为({c2[0]}, {c2[1]})")
# 计算并打印中心点坐标
center_x = (c2[0] - c1[0]) / 2 + c1[0]
center_y = (c2[1] - c1[1]) / 2 + c1[1]
print(f"中心点的坐标为: ({center_x}, {center_y})")[^4]
```
这段代码展示了如何逐个处理每个检测对象,并从中抽取所需的几何属性。值得注意的是,这里的`det`代表了由模型产生的所有检测结果列表;而`*xyxy`, `conf`, 和`cls`分别对应于边界框位置、置信水平以及所属类别的索引编号。
如果希望进一步利用这些坐标来做更复杂的操作或者分析,则可以根据实际需求调整上述逻辑中的细节部分。
阅读全文
相关推荐


















