yolov8标注框可视化
时间: 2025-07-01 14:59:20 浏览: 12
### 实现YOLOv8模型中预测框或标注框的可视化
为了实现YOLOv8模型中预测框或标注框的可视化,可以采用多种方式。一种常见的方式是在推理脚本中加入绘图函数来展示检测结果。
#### 使用Python绘制边界框
通过调用matplotlib库或其他图像处理工具包如OpenCV,能够轻松地在图片上画出矩形边框表示物体位置,并附带类别标签和置信度得分。下面是一个简单的例子:
```python
import cv2
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=3):
# Plots one bounding box on image img
tl = line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1 # line/font thickness
c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3]))
cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)
if label:
tf = max(tl - 1, 1) # font thickness
t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]
c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3
cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA) # filled
cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)
# 加载测试图像并转换成numpy数组形式
image_path = 'path/to/image.jpg'
original_image = cv2.imread(image_path)
detections = [...] # 这里应该是由YOLOv8返回的结果列表
for detection in detections:
bbox = detection['bbox'] # 获取单个对象的位置信息[xmin,ymin,xmax,ymax]
conf = str(round(detection['confidence'], 2)) # 对象识别概率值保留两位小数
class_name = detection['class']
plot_one_box(bbox, original_image, label=f'{class_name} {conf}', color=(0, 255, 0))
cv2.imshow('Detection Results', original_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码定义了一个`plot_one_box()`辅助函数用于绘制单个边界框及其关联的文字描述;随后遍历所有检测到的对象,在原始输入图像上标记出来最后显示整个画面[^1]。
对于更复杂的场景比如想要查看不同尺度下的Anchor分布情况,则可以通过自定义可视化的逻辑来完成特定需求。例如利用PIL库中的ImageDraw模块创建带有网格线以及对应尺寸Anchors图形覆盖层叠加至原图之上形成直观对比效果[^2]。
另外值得注意的是官方提供的infer_yolov8.py文件也包含了类似的可视化功能,可以直接参考其内部实现细节以便更好地理解如何操作[^3]。
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