YOLOv8旋转目标检测部署教程

YOLO（You Only Look Once）系列模型是当前计算机视觉领域中广泛应用的目标检测算法。其中，YOLOv8是最新的版本之一，支持多种扩展功能，包括旋转目标检测。旋转目标检测能够处理传统矩形边界框无法准确描述的情形，因此在一些场景下非常重要，如交通标志检测、无人机图像分析等。本文将介绍如何部署YOLOv8进行旋转目标检测，并提供Python和C++的具体代码示例。

环境准备

首先，需要确保你的工作环境中安装了必要的库和依赖。以下是Python环境的基本要求：

pip install torch torchvision torchaudio
pip install opencv-python
pip install numpy

如果使用C++进行开发，则需要安装OpenCV和libtorch（PyTorch的C++实现）。

数据准备

在进行旋转目标检测之前，我们需要准备带有旋转信息的标注数据。YOLOv8的输入数据通常为图片，输出为目标的旋转坐标。这些标注数据应包含目标类别、中心坐标、宽度、高度以及旋转角度。

假设我们已经准备好了这样的标注文件，格式为：

class_id center_x center_y width height angle

YOLOv8模型训练

在使用YOLOv8之前，需要进行模型的训练，生成一个适合你数据集的模型。可以使用官方的YOLOv8 GitHub库进行训练。

git clone https://github.com/ultralytics/yolov8
cd yolov8
pip install -r requirements.txt

训练命令示例：

python train.py --data your_dataset.yaml --cfg yolov8n.yaml --weights yolov8n.pt --img 640 --epochs 50

其中，your_dataset.yaml包含了你数据集的路径和类别信息。

Python实现目标检测

以下是使用Python进行旋转目标检测的代码示例：

import cv2
import torch

# 加载YOLOv8模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='best.pt')  # ‘best.pt’为训练后的权重文件

# 读取输入图片
image = cv2.imread('input.jpg')

# 图像预处理
results = model(image)

# 处理检测结果
for result in results.xyxy[0]:  # 获取检测结果
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = result[:6]
    angle = result[6]  # 假设模型预测的第7个值为角度

    # 计算中心点和旋转矩形
    center_x = (x1 + x2) / 2
    center_y = (y1 + y2) / 2
    width = x2 - x1
    height = y2 - y1

    # 绘制检测结果
    cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2)
    cv2.putText(image, f'ID: {int(cls)}, Conf: {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

C++实现目标检测

C++代码的复杂度相对较高。以下是使用libtorch和OpenCV的简单示例：

#include <torch/script.h> // One-stop header.
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // Load the model
    torch::jit::script::Module model = torch::jit::load("best.pt");

    // Read input image
    cv::Mat image = cv::imread("input.jpg");
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);

    // Preprocess image for model input
    // ... (image reshape and normalization code goes here)

    // Run the model
    std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
    inputs.push_back(image_tensor);
    auto output = model.forward(inputs).toTuple();

    // Process output
    // ... (parsing output and drawing bounding boxes code)

    // Display result
    cv::imshow("Detection", image);
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

结论

本篇文章介绍了YOLOv8在旋转目标检测中的应用及其部署过程。通过Python和C++代码示例，您可以根据自己的需求进行相应的部署和优化。随着深度学习技术的不断发展，YOLOv8模型将继续为计算机视觉领域带来新的可能性。希望本文能对您有所帮助，激发更多的应用灵感。