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yolov8onnx模型预测单张图片

时间: 2024-12-28 20:40:43 浏览: 62

YOLOv8 onnx模型是一种将YOLO（You Only Look Once）版本8转换成ONNX（开放神经网络交换格式）格式的模型。它通常用于实时目标检测任务，可以在计算机视觉应用中快速识别图像中的物体。当你想使用YOLOv8的ONNX模型对单张图片进行预测时，你需要按照以下步骤操作： 1. **加载模型**：首先，确保你已经安装了支持ONNX的库，如`onnxruntime`或`pytorch-onnx`。加载模型文件到内存： ```python import onnxruntime as ort ort_session = ort.InferenceSession("yolov8.onnx") ``` 2. **预处理图片**：将输入图片调整为模型所需的尺寸，并转换为模型可以接受的数据类型，通常是Numpy数组。 ```python image = cv2.imread("image.jpg") image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = np.array(image)[..., ::-1] # BGR to RGB image = image / 255.0 # 归一化像素值到[0, 1] input_shape = (1, *image.shape[:-1]) # 添加批次数维度 ``` 3. **运行预测**：通过提供预处理后的图片数据给模型进行推理，获取模型的预测结果，通常是每个框的位置、大小和类别得分。 ```python inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: image} outputs = ort_session.run(None, inputs) predictions = outputs[0] # 获取输出层数据 ``` 4. **解析预测结果**：最后，解析模型返回的结果，提取出每个检测到的对象的信息，包括位置、边界框和置信度。

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