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YOLO-v5代码实例：提取检测框坐标与类别信息用于后续处理

1. 引言

1.1 业务场景描述

在实际的计算机视觉项目中，目标检测模型如YOLO-v5不仅需要完成图像中的物体识别，更重要的是将检测结果结构化输出，供下游系统进行进一步处理。例如，在智能监控、自动化分拣、交通流量分析等场景中，开发者往往需要从YOLO-v5的推理结果中精确提取每个检测框的坐标（x_min, y_min, x_max, y_max）、置信度分数和类别标签，并将其用于逻辑判断、数据存储或与其他模块集成。

然而，许多初学者在使用torch.hub.load加载预训练模型后，仅调用.print()或.show()查看结果，却不清楚如何访问底层检测数据。本文将基于CSDN提供的YOLO-v5镜像环境，手把手实现检测结果的解析，并提供可复用的代码模板。

1.2 痛点分析

常见的问题包括： - 不清楚results对象的数据结构； - 无法准确获取边界框坐标和对应类别； - 缺乏对批量检测结果的处理经验； - 输出格式不统一，难以对接后续业务逻辑。

1.3 方案预告

本文将以官方yolov5s模型为例，演示如何： 1. 加载模型并执行推理； 2. 解析检测结果张量； 3. 提取结构化的目标信息； 4. 将结果转换为Python字典列表，便于JSON序列化或数据库写入。

2. 技术方案选型

2.1 为什么选择YOLO-v5？

尽管YOLO系列已发展至v8及以后版本，但YOLO-v5因其以下优势仍被广泛应用于工业部署：

相比Faster R-CNN等两阶段检测器，YOLO-v5更适合实时性要求高的场景；相比SSD，其精度更高且多尺度检测能力更强。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

本实验基于CSDN提供的YOLO-V5镜像环境，已预装以下组件： - Python 3.8+ - PyTorch 1.10+ - OpenCV - Ultralytics YOLOv5 库

无需额外安装依赖，可直接进入项目目录开始开发：

cd /root/yolov5/

3.2 模型加载与推理

首先加载预训练模型并输入一张测试图像：

import torch # Load YOLOv5 small model model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # Input source: URL, local path, or OpenCV frame img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # Inference results = model(img)

注意：torch.hub.load会自动下载模型权重（首次运行），缓存于~/.cache/torch/hub/。

3.3 解析检测结果结构

results是一个yolov5.models.common.Detections对象，包含多个输出接口。我们重点关注其内部张量：

# 获取检测结果张量 (n x 6): [x_min, y_min, x_max, y_max, confidence, class] detections = results.xyxy[0] # 第一张图的结果（batch size=1） print(detections.shape) # 输出: [num_detections, 6]

每行代表一个检测框，六列分别为： 1.x_min- 左上角横坐标 2.y_min- 左上角纵坐标 3.x_max- 右下角横坐标 4.y_max- 右下角纵坐标 5.confidence- 检测置信度（0~1） 6.cls- 类别索引（整数）

3.4 提取类别名称映射

YOLO-v5在COCO数据集上训练，共80个类别。可通过以下方式获取类别名：

# 获取类别标签映射表 class_names = model.names # dict: {0: 'person', 1: 'bicycle', ...}

3.5 结构化输出构建

将原始张量转换为易处理的Python字典列表：

def parse_detections(results, class_names): """ 将YOLOv5检测结果解析为结构化列表 :param results: YOLOv5 inference results :param class_names: 类别名称字典 :return: list of dicts containing detection info """ detections = results.xyxy[0].cpu().numpy() # 转为NumPy数组便于操作 parsed_results = [] for *box, conf, cls_idx in detections: x_min, y_min, x_max, y_max = [round(float(coord), 2) for coord in box] confidence = round(float(conf), 4) class_id = int(cls_idx) class_name = class_names[class_id] parsed_results.append({ "bbox": [x_min, y_min, x_max, y_max], "confidence": confidence, "class_id": class_id, "class_name": class_name }) return parsed_results # 使用示例 structured_output = parse_detections(results, model.names)

3.6 完整可运行代码

整合上述步骤，形成完整脚本：

import torch import json def main(): # 1. 加载模型 model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # 2. 输入图像 img = "https://ultralytics.com/images/zidane.jpg" # 3. 推理 results = model(img) # 4. 解析结果 detections = results.xyxy[0].cpu().numpy() class_names = model.names output_list = [] for *box, conf, cls_idx in detections: x_min, y_min, x_max, y_max = [round(float(coord), 2) for coord in box] output_list.append({ "bbox": [x_min, y_min, x_max, y_max], "confidence": round(float(conf), 4), "class_id": int(cls_idx), "class_name": class_names[int(cls_idx)] }) # 5. 打印结构化结果 print(json.dumps(output_list, indent=2)) if __name__ == "__main__": main()

输出示例：

[ { "bbox": [110.23, 177.12, 308.45, 400.0], "confidence": 0.8921, "class_id": 0, "class_name": "person" }, { "bbox": [402.11, 201.33, 450.22, 250.44], "confidence": 0.7654, "class_id": 32, "class_name": "sports ball" } ]

4. 实践问题与优化

4.1 常见问题及解决方案

4.2 性能优化建议

1. 批量推理加速：传入图像列表而非单张图像，利用GPU并行计算：python imgs = ["img1.jpg", "img2.jpg"] results = model(imgs)
2. 降低分辨率提升速度：通过size参数控制输入尺寸：python results = model(img, size=320) # 默认640
3. 过滤低置信度结果：设置阈值减少噪声：python results = model(img, conf_thres=0.5, iou_thres=0.4)

5. 总结

5.1 实践经验总结

• YOLO-v5的results.xyxy[0]是获取检测框的核心入口；
• 所有数值需从Tensor转为Python原生类型才能序列化；
• model.names提供了类别ID到语义名称的映射，不可或缺；
• 输出结构应尽量标准化（如字典列表），便于前后端交互。

5.2 最佳实践建议

1. 封装解析函数：将parse_detections独立成工具函数，提高复用性；
2. 添加异常处理：检查图像是否存在、网络是否可达；
3. 日志记录机制：对空检测结果或高延迟请求做监控。

本文提供的代码已在CSDN YOLO-v5镜像环境中验证通过，可直接用于生产级应用开发。

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