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- # 侦测
- from ultralytics import YOLO
- import cv2
- import numpy as np
- # 加载我们训练的模型
- model = YOLO("best.pt")
- # 预测结果
- result = model("zl_29.jpg") # 利用模型侦测图片中的目标
- # print(result[0]) # [0]表示第一张图像的识别结果
- names = result[0].names # 类别对应的名字
- print(names)
- boxes = result[0].boxes # 取一个目标
- cls = int(boxes.cls[0].cpu().item()) #
- conf = boxes.conf[0].cpu().item()
- x1, y1, x2, y2 = boxes.xyxy[0].cpu().numpy().astype(np.int32)
- print(cls) # 类别ID
- print(conf) # 目标侦测成功的置信度
- print(x1, y1, x2, y2) # 侦测目标的区域
- print(names[cls]) # 获取侦测的目标名字
- # 把目标在图像中标注出来
- # 1. 打开图像
- img = cv2.imread("zl_29.jpg")
- # 2. 标注图像
- img = cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=5)
- # 3. 保存图像
- cv2.imwrite("2.jpg", img)
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