yolo11保存目标框坐标

YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测算法，其最新版本是YOLOv5。在YOLOv5中，每个预测框不仅包含类别概率，还包含了目标的边界框信息，包括中心点(x, y)，宽度(w)和高度(h)。对于YOLOv11模型，它同样会生成这些目标框的坐标。

当你训练一个YOLO模型并得到一个模型文件（比如.onnx、.pb或.pth）后，通常需要将其应用到新的图像或视频上进行预测。预测过程中，模型会对每个区域进行分类，并计算出对应的边界框。这些预测结果会按照一定的规则存储，例如常见的格式有：

- `(x, y)`：左上角的坐标，相对于输入图像的比例缩放。
- `w`：宽度。
- `h`：高度。

要保存这些坐标，你需要先对预测结果进行解码，如果模型输出的是归一化的坐标，可能还需要乘以图片的实际尺寸。然后，你可以选择将这些信息保存成文本文件，CSV格式，或者是JSON格式，每行对应一个目标框的信息。

如果你在Python环境下操作，可以使用pandas库来处理数据，例如：

import pandas as pd

# 假设predictions是一个包含预测结果的数据结构
boxes = predictions[['class', 'conf', 'x', 'y', 'w', 'h']]
df_boxes = pd.DataFrame(boxes)
df_boxes.to_csv('output_boxes.csv', index=False)