YOLOv8 极简分割代码并输出各类别像素占比

文章目录

• 前言
• 功能概述
• 必要环境
• 一、代码结构
• • 1. 参数定义
  • 2. 定义检测器类
  • 3. 计算各类别像素占比
  • • 3.1 遍历每个检测到的目标
    • 3.2 获取当前目标的掩码和类别
    • 3.3 将掩码转换为整数多边形
    • 3.4 创建空白掩码图像并填充多边形
    • 3.5 计算掩码像素数
    • 3.6 计算掩码多边形的质心
    • 3.7 计算像素占比并更新类别计数
    • 3.8 在结果图像上显示像素占比
    • 3.9 完整计算像素比代码
  • 4. 显示像素占比
• 二、完整代码
• 三、效果展示
• 总结

前言

在计算机视觉领域，图像分割是一个重要的研究方向，它能帮助我们精确地提取图像中的各个目标物体，对于图像分析、自动驾驶等应用都具有重要意义。本文将介绍如何利用YOLOv8模型进行图像分割，并输出各类别像素占比。

功能概述

1. 选择需要分割的图像的文件夹
2. 加载 YOLOv8 模型并进行目标分割
3. 计算各类别像素占比
4. 可视化分割结果

必要环境

1. 配置yolov8/10环境 可参考往期博客
   地址：http://blog.csdn.net/Dora_blank/article/details/139302363?spm=1001.2014.3001.5502

一、代码结构

1. 参数定义

parser = argparse.ArgumentParser()