读取视频的一帧并用yolov8预测后，怎么读取预测后的类对象

当你使用YOLOv8模型对视频的一帧进行目标检测后，通常会得到一个包含物体位置和类别信息的输出结果。这个结果可能会是一张图片上的bounding boxes（边界框）及其对应的标签。在许多深度学习框架如TensorFlow或PyTorch中，这些预测结果会被转换成一个类对象列表，每个对象包含坐标、类别名称以及可能的概率分数。

假设你使用的是Detectron2、MMDetection这样的工具包，预测过程可能会返回一个`DetectionOutput`或类似的数据结构。如果你想要读取这些预测后的类对象，可以按照以下步骤：

1. **解析输出**：检查返回的数据结构，例如`Predictions`对象，它应该包含了`labels`, `scores`和`boxes`等关键属性，分别对应类别标签、置信度和边界框坐标。

# 假设output是预测结果
labels = output.labels
scores = output.scores
boxes = output.boxes

2. **筛选高概率对象**：根据需要，你可以选择一个阈值来过滤掉概率较低的预测结果。

filtered_indices = scores > threshold
labels = labels[filtered_indices]
boxes = boxes[filtered_indices]

3. **处理类对象**：然后你可以将这些信息封装到单独的对象中，如`DetectedObject`类，以便于后续处理。

class DetectedObject:
    def __init__(self, label, score, box):
        self.label = label
        self.score = score
        self.box = box

detected_objects = [DetectedObject(label, score, box) for (label, score, box) in zip(labels, scores, boxes)]