python 写一个yolov11预测的例子，并输出预测结果框的坐标和分类

在Python中，利用YOLOv11做物体检测通常涉及到深度学习库如TensorFlow或PyTorch。这里我们假设已经安装了相关的依赖并加载了一个预训练模型。以下是一个简化的例子，使用Darknet框架（YOLOv11基于Darknet），请注意实际操作可能需要更复杂的环境配置：

import cv2
from models import yolov11  # 假设这是自定义的YOLOv11模块

# 加载预训练的YOLOv11模型
model = yolov11.load_darknet_model('yolov11.cfg', 'yolov11.weights')

def predict_image(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)

    # 转换到网络所需的输入格式
    image = preprocess_input(image)
    
    # 进行前向推理
    boxes, confidences, classes = model.predict(image)

    # 解析预测结果
    for box, confidence, class_id in zip(boxes, confidences, classes):
        x, y, w, h = box
        label = f"Class {class_id}: {confidence * 100:.2f}%"
        top_left = (int(x), int(y))
        bottom_right = (int(x + w), int(y + h))

        # 在原图上画出边框和标签
        cv2.rectangle(image, top_left, bottom_right, (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, label, (top_left[0], top_left[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)

    # 显示预测结果
    cv2.imshow("Object Detection", image)
    cv2.waitKey(0)  # 等待按键
    cv2.destroyAllWindows()

predict_image('input_image.jpg')

在这个示例中，`preprocess_input`函数负责将图像调整成模型所需的输入格式，`boxes`, `confidences`, 和 `classes` 分别代表预测的边界框、置信度分数和类别。注意这只是一个简化版本，实际部署时可能还需要考虑其他因素，比如非最大抑制（NMS）等。