yolov8输出预测框的像素坐标
时间: 2025-02-22 14:25:10 浏览: 92
### 获取YOLOv8模型输出预测框的像素坐标
为了从 YOLOv8 模型中获取输出预测框的像素坐标,可以利用该模型提供的接口来解析其输出。通常情况下,YOLOv8 的输出会包含多个检测结果,每个结果都对应着图像中的一个对象及其边界框的位置信息。
对于 Python 用户来说,可以通过 Ultralytics 提供的官方库轻松实现这一功能。下面是一个简单的例子,展示了如何加载预训练好的 YOLOv8 模型并从中提取出预测框的具体位置:
```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.predict(source='image.jpg', conf=0.25)
for r in results:
boxes = r.boxes.cpu().numpy()
for box in boxes:
r_x1, r_y1, r_x2, r_y2 = map(int, box.xyxy[0])
print(f'Pixel coordinates of detected object: ({r_x1}, {r_y1}), ({r_x2}, {r_y2})')
```
上述代码片段首先导入了必要的模块,并创建了一个基于 `yolov8n` 版本的小型网络实例化对象 `model`[^1]。接着调用了此对象上的 `.predict()` 方法来进行前向传播计算,传入待处理图像路径作为参数的同时还可以设置置信度阈值等超参选项。最后遍历所有可能存在的目标区域(即 bounding box),将其左上角和右下角两点间的相对距离转换成整数形式打印出来表示实际画面上对应的像素级定位数据。
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