yolov11模型目标检测

Question

怎样可以将训练好的yolo模型运用到视频中小目标的实时检测，并且可以实时计算显示出目标的轮廓的中心坐标（请以yolov11为例）

Answer 1

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Yolov1模型目标检测

你想使用训练好的Yolov1模型来实时检测视频中的小目标，并且计算显示出目标的轮廓的中心坐标。下面是一个使用Python和OpenCV实现的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov1.cfg", "yolov1.weights")

# 设置视频捕捉
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将帧转换为blob
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

    # 设置输入层
    net.setInput(blob)

    # 前向传播
    outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

    # 遍历检测结果
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5 and class_id == 0:  # 0表示小目标
                # 计算目标的中心坐标
                center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
                center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
                # 绘制目标的轮廓
                cv2.circle(frame, (center_x, center_y), 5, (0, 255, 0), -1)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Frame", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码首先加载Yolov1模型，然后使用OpenCV捕捉视频，转换帧为blob，设置输入层，前向传播，遍历检测结果，计算目标的中心坐标，绘制目标的轮廓，最后显示结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的实际情况进行修改和调整。