YOLO11图像识别模型初次上手

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如题。周末闲来无事，尝试配置了opencv-python和yolo11的环境，运行起来了一个比较基础的图像识别程序。

一、介绍

YOLO（you-only-look-once）是一个轻量级、高效率的图像识别模型。其基于卷积神经网络但做了许多优化（形象来说就是把一张图片切成许许多多小方块，然后并行对每个小方块做图像识别任务，最后合并相同对象的方块），流线型设计使其适用于各种应用，并可轻松适应从边缘设备到云 API 等不同硬件平台。

image.png

想要了解更多，可以参考下面这些内容：

二、搭建yolo11环境

YOLO官网上给出了详细的安装步骤，并提供了模型权重的下载链接。主要分两步：安装python依赖，以及准备模型权重文件。

（一）安装依赖

参考： https://docs.ultralytics.com/quickstart/#use-ultralytics-with-cli

安装环境的步骤很简单。首先，电脑上要有python和pip，接下来我们使用pip运行下面的指令即可：

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# Install the ultralytics package from PyPI
pip install ultralytics

这一步一并会安装依赖项，包括 torch, torchvision, numpy, matplotlib, pandas, pyyaml, pillow, psutil, requests, tqdm, scipy, seaborn, ultralytics-thop 等。如果电脑上已经有相关python库，则可以使用 pip install ultralytics --no-deps 单独安装yolo本身。

（二）下载YOLO11模型权重文件

参考： https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/

我们访问YOLO11的介绍页面 ，在这个页面中有一个performance小节，比较了YOLO11的5个不同参数规模版本的性能。此处的Model列是带有链接的，点击会被链接到GitHub存储库release页面，从而进行权重文件（pt文件）的下载。

image.png

简单讲一下这几个模型的区别：模型后缀n,s,m,l,x对应着从小到大的5个模型（nano,small,median,large,extreme），它们各自的参数规模在params列有显示。具体到文件大小，nano版本的模型大概有5.4MB（因此可以部署在一些边缘计算设备上），而median版本的模型大约是38.8MB，在普通家用笔记本电脑上足够运行起来。

我们以median版为例，下载下来的文件名为 yolo11m.pt ，我们可以把它放在待会儿要用的工作目录当中。这样，准备工作就完成了。

三、YOLO的正式运行

（一）检测静态图片

如下是我的工作区目录结构。我创建了一个目录 models 用于存放模型文件，一个 dataset 用来存放待检测的静态图片。yolo11-demo.ipynb 是我的工作文件。

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(torch) H:\temp\temp-2025-07-06-yolo11-demo>tree /f
卷 新加卷 的文件夹 PATH 列表
卷序列号为 A6CF-4B51
H:.
│  yolo11-demo.ipynb
│
├─dataset
│      captured_photo0.jpg
│      captured_photo1.jpg
│
└─models
       yolo11m.pt
       yolo11n.pt

YOLO识别静态图片的任务很简单：读取图片，然后识别，这样就可以了。代码如下：

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from ultralytics import YOLO
import matplotlib.pyplot as plt
# Load a model
model = YOLO("models/yolo11m.pt")  # load an official model
# Predict with the model
results = model("dataset/captured_photo*.jpg")  # predict on images

# 绘制并显示结果
for i, result in enumerate(results):
    plotted_img = result.plot()  # 获取带标注的BGR格式图片
    # 将BGR转换为RGB（Matplotlib需要RGB格式）
    rgb_img = plotted_img[..., ::-1]  # 或使用 cv2.cvtColor(plotted_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 用Matplotlib显示
    plt.figure(figsize=(5, 5))
    plt.imshow(rgb_img)
    plt.axis('off')  # 隐藏坐标轴
    plt.title(f"Detection Result {i}")
    plt.show()

输出大约是下面这个样子：

image.png

也可以打印出各个识别框的具体位置以及类别信息：

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for r in results:
    print(r.boxes)  # print the Boxes object containing the detection bounding boxes

输出：

image.png

（二）配合摄像头的实时场景检测

首先，确保电脑有摄像头（如果是台式机，则可以外接一个USB摄像头）。

下面的代码可以用来测试摄像头能否正常调用。运行代码，如果没有异常，则在代码同级目录下应该会生成一张文件名为 captured_photo0.jpg 的图片，具体分辨率以及图像尺寸取决于摄像头。

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# To install the package, try: pip install opencv-python
import cv2
current_dir = "."
cap0 = cv2.VideoCapture(0)
ret0, frame0 = cap0.read()  # ret=True表示成功，frame是图像数据
if ret0:
    filename0 = f"captured_photo0.jpg"  # :02d 表示两位数补零
    relative_path0 = current_dir+"/"+filename0
    print(relative_path0)
    cv2.imwrite(relative_path0, frame0)

要使用YOLO实时检测，我们可以对上面的代码进行一些修改（仍然基于前面那个ipynb文档）。

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import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from ultralytics import YOLO
from IPython.display import display, clear_output
import time

# 初始化
model = YOLO("models/yolo11m.pt")  # 加载YOLO模型
cap = cv2.VideoCapture(0)          # 摄像头ID（0通常是默认摄像头）
cap.set(cv2.CAP_PROP_BUFFERSIZE, 1)  # 减少缓冲区到1帧
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30)        # 设置摄像头FPS（与硬件匹配）
plt.figure(figsize=(5, 4))        # 设置显示窗口大小

# 实时检测循环
try:
    while True:
        # 1. 捕获帧
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        # 2. YOLO检测
        results = model(frame, imgsz=320, int8=True) # 分辨率设为320x320，int8加速
        # 3. 绘制结果
        plotted_img = results[0].plot()  # 获取带标注的BGR图像
        rgb_img = cv2.cvtColor(plotted_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 转为Matplotlib需要的RGB格式
        # 4. 在Jupyter中动态更新显示
        clear_output(wait=True)  # 清除上一个输出
        plt.imshow(rgb_img)
        plt.axis('off')
        display(plt.gcf())  # 显示当前图像
        time.sleep(0.5)    # 控制帧率（单位：秒）
except KeyboardInterrupt:
    print("Stopped by user")
# 释放资源
cap.release()
plt.close()

运行效果如下：

四、一些遗留问题

1、实时检测代码在运行时，发现随着运行时间的变长，图像识别速度有显著下降，推测可能和摄像头缓冲区数据交换瓶颈有关。对此，AI提出可以使用异步的图像捕获与YOLO检测，但代码比较复杂，此处没有进一步探索。
2、YOLO提供了对模型进行微调、训练的方法，在官方文档中有详细介绍，此处不做展开。这一模型在众多领域都有应用，例如交通监测、医学图像处理等等，感兴趣的读者可以后续慢慢了解。