上述代码报错，AttributeError: 'list' object has no attribute 'xyxy'

### 解决方案：AttributeError: 'list' object has no attribute 'xyxy' 用户遇到的问题是由于尝试对一个 `list` 类型的对象调用 `.xyxy` 属性，而该属性实际上并不存在于 `list` 对象中。以下是详细分析和解决方案： #### 问题分析 `.xyxy` 是 Ultralytics YOLO 模型返回结果的一个属性，表示边界框的坐标信息，格式为 `(x_min, y_min, x_max, y_max)`[^2]。如果模型的预测结果被错误地处理为一个普通的 Python 列表（`list`），而不是保持为模型返回的结果对象类型，则会引发此错误。 错误的根本原因是代码中可能将模型的输出直接转换为列表或未正确解析模型的返回值[^1]。 --- #### 解决方法 ##### 方法一：确保正确使用模型返回的结果对象 Ultralytics YOLO 模型返回的结果是一个特殊对象，包含多个属性（如 `.xyxy`, `.conf`, `.cls` 等）。应避免将其直接转换为列表或其他不兼容的类型。 以下是一个正确的代码示例： ```python from ultralytics import YOLO # 加载模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 推理 results = model(image) # 正确访问 xyxy 属性 bboxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框 ``` 上述代码中，`results[0].boxes.xyxy` 是访问边界框的正确方式。 --- ##### 方法二：检查模型输出是否被错误转换 如果在代码中无意间将模型的输出转换为列表（例如通过 `list()` 或其他操作），则需要移除这些转换操作。 错误示例： ```python results = model(image) results_list = list(results) # 错误：将结果转换为列表 bboxes = results_list[0].xyxy # 报错：list 对象没有 xyxy 属性 ``` 正确示例： ```python results = model(image) bboxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() # 正确访问 xyxy 属性 ``` --- ##### 方法三：验证模型版本与依赖库 如果使用的是较旧版本的 Ultralytics YOLO 模型或其依赖库，可能会导致某些属性（如 `.xyxy`）不可用。建议更新到最新版本以确保兼容性。 更新命令： ```bash pip install -U ultralytics ``` --- #### 注意事项 - 如果仍然遇到问题，可以打印模型返回结果的类型和结构以进行调试。例如： ```python print(type(results)) print(dir(results[0])) ``` 这有助于确认 `.xyxy` 是否存在于返回结果中。 - 确保输入数据格式正确，例如图像应为 NumPy 数组或 PIL 图像格式。 --- ### 示例代码 以下是一个完整的示例代码，展示如何正确使用 YOLO 模型并避免类似错误： ```python from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 读取图像 image = cv2.imread('example.jpg') # 推理 results = model(image) # 获取边界框 bboxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框坐标 print(bboxes) ``` ---