yolov8 分割opencv PYTHON部署

### 使用 Python 和 OpenCV 部署 YOLOv8 分割模型 YOLOv8 是一种先进的实时对象检测和分割算法，其部署可以通过 Python 结合 OpenCV 实现。以下是关于如何使用 Python 和 OpenCV 来加载并运行 YOLOv8 分割模型的具体方法。 #### 加载模型 为了在 Python 中通过 OpenCV 调用 YOLOv8 模型，首先需要准备 ONNX 格式的权重文件。ONNX 文件是一种通用的机器学习模型表示形式，支持多种框架之间的互操作性[^3]。 可以利用 Ultralytics 提供的工具将 PyTorch 的 `.pt` 模型导出为 ONNX 格式： ```bash yolo export model=yolov8n-seg.pt format=onnx ``` 完成上述命令后会生成一个 `yolov8n-seg.onnx` 文件，这是后续加载的核心资源。 #### 初始化环境 确保安装必要的依赖项： - **OpenCV**: 支持读取图像、视频流以及推理 ONNX 模型。 - **NumPy**: 处理数组运算。 执行以下命令来安装所需库： ```bash pip install opencv-python-headless numpy onnxruntime ``` #### 推理过程 下面是一个完整的代码示例，展示如何使用 OpenCV 和 Python 对图像进行推理： ```python import cv2 import numpy as np # 定义参数 conf_threshold = 0.5 # 置信度阈值 nms_threshold = 0.4 # NMS 阈值 input_size = (640, 640) # 输入尺寸 # 加载 ONNX 模型 net = cv2.dnn.readNetFromONNX("yolov8n-seg.onnx") # 读取测试图片 image = cv2.imread("test_image.jpg") height, width = image.shape[:2] # 数据预处理 blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1/255.0, size=input_size, swapRB=True, crop=False) # 设置网络输入 net.setInput(blob) # 获取输出层名称 ln = net.getLayerNames() try: ln = [ln[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] except IndexError: ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] # 执行前向传播 outputs = net.forward(ln) # 解析输出 for detection in outputs[0]: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > conf_threshold: box = detection[0:4] * np.array([width, height, width, height]) centerX, centerY, w, h = box.astype("int") x = int(centerX - (w / 2)) y = int(centerY - (h / 2)) # 绘制边界框 color = (0, 255, 0) cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, thickness=2) # 显示结果 cv2.imshow("Output", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 此脚本实现了以下几个功能： 1. 将原始图像缩放到指定大小，并将其标准化到 `[0, 1]` 范围内[^1]。 2. 利用 `cv2.dnn.readNetFromONNX()` 方法加载 ONNX 模型。 3. 前向传递获取预测结果，并解析置信度较高的目标及其对应的类别 ID。 4. 在原图上绘制边框以可视化检测效果。 #### 注意事项 由于 YOLOv8 不仅提供物体位置还附带掩码信息，因此实际应用中可能还需要额外提取这些掩码数据用于更复杂的场景分析[^4]。 ---