yolov8的推理输出

### YOLOv8 推理输出格式

对于YOLOv8模型而言，其推理过程能够处理图像输入并返回预测的结果。当执行推理操作时，`results`对象包含了多个属性和方法来访问检测到的对象信息。

通常情况下，`results`会提供如下主要组成部分：

- **Boxes**: 这部分数据结构存储着边界框的信息，每一个边界框代表了一个被识别出来的物体实例的位置以及置信度分数。边界框的数据通常是按照 `(x_center, y_center, width, height)` 的形式给出，并且还附带有一个类别标签索引和对应的置信度得分[^2]。

- **Masks (仅限于分割任务)**: 如果使用的是带有分割功能的版本，则还会额外获得掩码数组，用于表示各个实例的具体形状轮廓。这有助于更精确地定位目标区域内的像素级细节[^3]。

- **Class IDs 和 Confidence Scores**: 对应每个检测到的目标都会有关联的一个类别的ID号及其相应的概率值，表明该分类的可能性大小。这些信息可以帮助应用程序理解所检测的内容是什么类型的实体。

下面是一个简单的Python代码片段展示如何解析YOLOv8的推理结果：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")
image_url = "https://ultralytics.com/images/bus.jpg"
results = model(image_url)

for r in results:
    boxes = r.boxes  # 获取所有的边界框
    masks = getattr(r, 'masks', None)  # 尝试获取mask信息（如果有的话）
    
    for box in boxes:
        xywh = box.xywh.cpu().numpy()  # 转换为中心坐标加宽高格式
        confidences = box.conf.cpu().numpy()
        class_ids = box.cls.cpu().numpy()

        print(f"Detected object with confidence {confidences} at location {xywh}, Class ID={class_ids}")
        
    if masks is not None:
        for mask in masks.data:
            # 处理mask数据...
            pass