python yolov8n

Question

from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO("./pth/yolov8n.pt")
vc = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = vc.read()
    if frame is None:
        break
    if ret:
        results = model(frame, imgsz=320, conf=0.75)

        for res in results:
            for box in res.boxes.xyxy:
                for cls in res.pred[1]:
                
                 if cls == 0:  # 0 表示类别为人
                    box_str = ' '.join(map(str, box.tolist()))
                    print("Bounding Box Coordinates:", box_str)

                    # 提取边界框坐标
                    x1, y1, x2, y2 = map(int, box.tolist())

                    # 计算边界框中心点坐标
                    center_x = (x1 + x2) // 2
                    center_y = (y1 + y2) // 2
                    center = (center_x, center_y)
                    print("Center Point Coordinates:", center)

                    # 绘制边界框和中心点
                    cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
                    cv2.circle(frame, center, 5, (0, 255, 0), -1)

        # 在图像上显示边界框和中心点
        cv2.imshow("Bounding Boxes", frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

vc.release()
cv2.destroyAllWindows()



在VScode里面运行，出现了如下报错

AttributeError: 'Results' object has no attribute 'pred'. See valid attributes below.

是什么原因，该如何修改

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

---

根据你提供的代码和错误信息，问题出现在尝试访问Results对象的pred属性时。错误提示AttributeError: 'Results' object has no attribute 'pred'表明Results对象没有pred这个属性。这可能是因为YOLO模型的输出结构与你的代码预期的不一致。

在YOLO模型的输出中，通常包含边界框坐标、置信度和类别概率。Results对象的结构可能已经改变，或者你使用的库版本与代码示例不匹配。为了解决这个问题，你需要检查Results对象的属性，并根据实际的结构来访问数据。

以下是一些可能的解决方案：

1. 检查YOLO模型的输出结构：首先，你需要了解YOLO模型输出的具体结构。这可以通过打印results对象来查看其属性和方法。

2. 更新代码以匹配模型输出：一旦你了解了Results对象的结构，你可以更新代码来正确地访问所需的属性。例如，如果pred属性不存在，可能需要直接访问类别概率或类别索引。

3. 查阅文档或更新库：如果ultralytics库有更新，可能需要查阅最新的文档或更新你的库到最新版本。

4. 使用正确的属性访问数据：根据YOLO模型的输出结构，使用正确的属性来访问数据。例如，如果类别信息存储在不同的属性中，你需要相应地修改代码。

下面是一个示例，展示如何检查Results对象并访问其属性：

for res in results:
    print(res)  # 打印结果对象，查看其属性和方法
    boxes = res.boxes.xyxy.xyxy[0]  # 假设边界框存储在boxes属性中
    scores = res.scores  # 假设置信度存储在scores属性中
    classes = res.indexes  # 假设类别索引存储在indexes属性中

    for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
        if cls == 0:  # 0 表示类别为人
            # ... 省略后续代码 ...

请注意，上面的代码只是一个示例，你需要根据实际的Results对象结构来调整。

至于参考资料，你可以查看ultralytics的官方文档或GitHub仓库，以获取更多关于如何使用YOLO模型和处理其输出的信息。这里是一个可能的链接到GitHub仓库：ultralytics/yolov8。

如果你需要进一步的帮助，可以提供更多的错误信息或Results对象的结构信息，以便更准确地解决问题。