第三章、用YOLOv8进行检测——第十二节 识别结果的保存和信息打印

一、结果保存与输出全景图

mermaid

graph TD
    A[检测结果] --> B[文本文件]
    A --> C[图像标注]
    A --> D[JSON文件]
    A --> E[视频输出]
    A --> F[实时显示]

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二、核心代码实现

1. 基础结果保存

python

from ultralytics import YOLO
import cv2
import json

model = YOLO('yolov8s.pt')
results = model.predict('input.jpg')

# 保存标注图像
annotated_img = results[0].plot()  # 自动生成标注图
cv2.imwrite('output.jpg', annotated_img)

# 保存文本信息
with open('results.txt', 'w') as f:
    for box in results[0].boxes:
        f.write(f"{model.names[int(box.cls)]} {box.conf:.2f} {box.xyxy[0].tolist()}\n")

# 保存JSON格式
results_json = {
    "filename": "input.jpg",
    "detections": [
        {
            "class": model.na