三、计算机视觉_08YOLO目标检测

0、前言

YOLO作为目前CV领域的扛把子，分类、检测等任务样样精通，本文将基于两个小案例，用YOLO做检测任务，看看效果如何

1、对图片内容做检测

假设我有一张名为picture.jpeg的图片，其内容如下

我将图片和代码放到了同级目录

代码如下：

from ultralytics import YOLO
import cv2
import os

# 解决OMP问题
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"

# 加载模型
model = YOLO("yolo11n.pt")

# 读取图片（这里要写图片的路径和名称）
image = cv2.imread("picture.jpeg")

# 预测
results = model(image)

# 绘制预测结果
img = results[0].plot()

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
# 显示图像（BGR转RGB）
# OpenCV默认使用BGR颜色顺序，matplotlib默认使用RGB颜色顺序，所以需要先进行转换，然后才能正常显示
plt.imshow(X=img[:, :, ::-1])
plt.show()

运行结