yolov10 predict调用代码 python

YOLOv10是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，这是一种实时目标检测算法。在Python中，使用YOLOv10进行预测通常涉及到以下几个步骤：

1. 安装依赖库：首先，你需要安装`torch`, `torchvision`, 和 `yolov10-pytorch`等库，如果还没有安装，可以通过pip来安装：

   pip install torch torchvision
   pip install yolov10-pytorch

2. 加载模型和配置：从`yolov10-pytorch`中加载预训练的模型和配置文件：

   from yolov10_pytorch import YOLOv10

   model = YOLOv10()
   model.load_darknet_weights("path_to_yolov10.weights")

确保替换"path_to_yolov10.weights"为实际的权重文件路径。

3. 预测函数调用：

   def predict(image_path):
       # 图像读取
       image = cv2.imread(image_path)
       # 检测并返回结果
       detections = model.detect(image, conf_threshold=0.5, nms_threshold=0.4)
       return detections

这里`conf_threshold`设置的是置信度阈值，`nms_threshold`是非极大抑制（NMS）的阈值。

4. 示例使用：

   image_path = "path_to_input_image.jpg"
   result = predict(image_path)
   # 对检测结果进行处理和显示
   for box, label, score in result:
       # box: [x, y, width, height], label: 类别ID, score:置信度
       # 可能需要进一步的可视化或者其他处理