画面中有一个平板电脑，已经用yolov8识别出该平板电脑并画框，如何获得框内平板其四个顶点的坐标

要得到平板电脑的四个顶点的坐标，可以使用YOLOv8返回的平板电脑框的左上角坐标（x1，y1）和右下角坐标（x2，y2），然后通过以下方法计算出四个顶点的坐标：

1. 计算矩形中心点坐标（xc, yc）： xc = (x1 + x2) / 2 , yc = (y1 + y2) / 2
2. 计算矩形宽度和高度（w，h）：w = x2 - x1, h = y2 - y1
3. 计算四个顶点坐标：左上角点为（x1，y1），右上角点为（x2，y1），左下角点为（x1，y2），右下角点为（x2，y2）。

具体的代码实现方法如下：

x1, y1, x2, y2 = #YOLOv8返回的平板电脑框的左上角坐标和右下角坐标
xc = (x1 + x2) / 2
yc = (y1 + y2) / 2
w = x2 - x1
h = y2 - y1
x_left = xc - (w / 2)
y_top = yc - (h / 2)
x_right = xc + (w / 2)
y_bottom = yc + (h / 2)

这样就可以得到平板电脑框内四个顶点的坐标。

相关问题

画面中有一个平板电脑，已经用yolov8识别出该平板电脑并画框，如何获得框内平板其四个顶点的坐标，用python代码实现，不用识别框代表平板四点坐标

如果想要直接获取平板电脑框内四个顶点的坐标，可以使用OpenCV中的函数cv2.boxPoints()。具体代码实现如下：

import cv2

# 读取图像并进行yolov8检测
image = cv2.imread("image.jpg")
# 进行yolov8检测...

# 获取检测到的平板电脑框的左上角坐标和右下角坐标
x1, y1, x2, y2 = #YOLOv8返回的平板电脑框的左上角坐标和右下角坐标

# 获取检测到的平板电脑框的中心点坐标和宽高
xc = (x1 + x2) / 2
yc = (y1 + y2) / 2
w = x2 - x1
h = y2 - y1

# 获取平板电脑框的四个顶点坐标
rect = ((xc, yc), (w, h), 0)
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)

# 显示图像并绘制平板电脑框
cv2.drawContours(image, [box], 0, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，函数cv2.boxPoints()接收一个包含矩形中心点坐标、宽高和旋转角度的元组rect作为参数，返回该矩形的四个顶点坐标。最后，使用cv2.drawContours()函数在原图像上绘制平板电脑框。

yolov8 图片推理并画框

您可以使用以下代码来使用YOLOv3模型进行图片推理并绘制边界框：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型和类别标签
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 图片路径
image_path = 'image.jpg'

# 加载图片并获取其宽度和高度
image = cv2.imread(image_path)
height, width = image.shape[:2]

# 创建一个blob，将图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置模型的输入
net.setInput(blob)

# 运行前向传播，获取输出层的结果
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
outs = net.forward(output_layers)

# 初始化检测结果列表
class_ids = []
confidences = []
boxes = []

# 遍历每个输出层，提取检测结果
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]

        # 过滤掉低置信度的检测结果
        if confidence > 0.5:
            # 将边界框的坐标进行还原
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)

            # 将检测结果添加到列表中
            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

# 对检测结果进行非最大值抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制边界框和类别标签
for i in indices:
    i = i[0]
    x, y, w, h = boxes[i]
    label = classes[class_ids[i]]
    confidence = confidences[i]

    color = (255, 0, 0)  # 设置边界框颜色为蓝色
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)  # 绘制边界框
    cv2.putText(image, f'{label}: {confidence:.2f}', (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)  # 绘制类别标签和置信度

# 显示结果图像
cv2.imshow('YOLOv3 Object Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保将YOLOv3权重文件（'yolov3.weights'）和模型配置文件（'yolov3.cfg'）放在正确的路径下，并且将类别标签文件（'coco.names'）与脚本放在同一目录下。您需要提供要推理的图像路径，并可以根据需要调整置信度阈值和非最大值抑制的参数。