代码提取yolov8n.pt的检测框写出来
时间: 2023-07-30 11:10:28 浏览: 69
提取 `yolov8n.pt` 模型的检测框,需要使用 PyTorch 深度学习框架。以下是一个简单的示例代码,用于从 `yolov8n.pt` 模型的输出张量中提取出检测框:
```python
import torch
import numpy as np
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 模型输入图像的大小
img_width, img_height = 640, 640
# 假设输入图像为 image,类型为 numpy 数组
image = np.random.rand(img_height, img_width, 3)
# 将图像转换为 PyTorch 张量,并进行标准化
image = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
# 将图像输入模型进行检测
detections = model(image.unsqueeze(0))
# 从检测结果中提取出每个目标的边界框
for detection in detections.xyxy[0]:
# 获取边界框的左上角和右下角坐标
x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, class_id = detection.tolist()
# 将坐标进行缩放,转换为原始图像的坐标
x_min = int(x_min * img_width)
y_min = int(y_min * img_height)
x_max = int(x_max * img_width)
y_max = int(y_max * img_height)
# 将目标的边界框和类别信息存储起来
# 这里可以根据需要将检测结果存储到一个列表或者字典中
detection_result.append({'x_min': x_min, 'y_min': y_min, 'x_max': x_max, 'y_max': y_max, 'class_id': class_id})
```
需要注意的是,以上代码仅为示例,实际应用中还需要进行一些额外的处理,比如对边界框进行非极大值抑制(NMS)等。如果需要更详细的实现方法和示例代码,可以参考 YOLOv5 的官方文档和开源代码。
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