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yolov8实例分割输出坐标

时间: 2025-04-23 10:47:41 浏览: 39

### 获取YOLOv8实例分割输出坐标对于YOLOv8实例分割模型而言，理解其输出坐标的表示方法至关重要。在该框架中，X坐标确实是从左至右增加而Y坐标则是由上向下增长[^1]。当涉及到具体获取这些坐标的方法时，在完成一次成功的推理之后，可以通过访问预测对象来提取边界框以及掩码信息。下面是一段用于展示如何解析并打印出检测到的对象及其对应位置的Python代码片段： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/model.pt') # 加载预训练好的模型文件路径 results = model.predict(source='image.jpg', conf=0.25) for r in results: boxes = r.boxes.cpu().numpy() # 获得所有目标边框 masks = r.masks.data.cpu().numpy() if hasattr(r, 'masks') else None # 如果存在则取得mask数据 for i, box in enumerate(boxes): x_min, y_min, x_max, y_max = map(int, box[:4]) # 解析每个box的位置参数 print(f'Object {i}: Bounding Box - Top Left ({x_min},{y_min}), Bottom Right ({x_max},{y_max})') if masks is not None: mask = masks[i] # 对于每一个物体还可以进一步处理对应的mask... ``` 上述脚本展示了怎样利用`ultralytics.YOLO`类来进行图片的目标检测，并从中抽取感兴趣的信息——即各个被识别出来的实体所占据的空间范围（以矩形区域的形式给出）。值得注意的是，这里的坐标系遵循了之前提到过的定义方式；同时如果进行了实例级别的语义分隔，则还能额外拿到有关形状轮廓的数据[^2]。

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