python代码 yolov11 加载模型并检测图片

在Python中，YOLOv11（You Only Look Once Version 11）是一种流行的物体检测算法，它是一个实时的单阶段检测器，适用于图像和视频中的目标检测任务。加载预训练模型并在图片上进行检测通常涉及几个步骤：

1. **安装依赖库**：首先需要安装`yolov11`及其相关的库，比如`torch`, `numpy`等。你可以通过pip来安装：

pip install torch torchvision

2. **下载预训练模型**：YOLOv11的预训练权重通常包含在一个`.weights`文件中。你需要从官方仓库或者其他可靠的来源获取这个文件。

3. **导入必要的模块**：

import torch
from PIL import Image
from models.yolo_v11 import *

4. **加载模型**：

model = YOLOv11(weights_path='path_to_your_weights_file')
model.eval()  # 设置模型为推理模式

5. **读取和处理图片**：

img = Image.open('path_to_input_image.jpg')
img = img.resize((model.width, model.height))  # 图像调整到模型输入尺寸

6. **运行前向传播并获取预测结果**：

with torch.no_grad():
    detections = model(img)
    boxes, confidences, classes = detections

7. **解析和可视化结果**：

# 可能需要自定义的post-processing函数和可视化工具如matplotlib
detections = post_process_boxes(boxes, confidences, classes)  # 根据实际项目需求编写后处理函数
plot_detections(img, detections)  # 自定义的可视化函数