First

localdetect.py

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+import os
+import cv2
+from ultralytics import YOLO
+
+# 加载模型
+model = YOLO("best.pt")
+
+# 输入文件夹路径
+input_dir = "test_images/"
+temp_dir = "temp_rgb_images"
+
+# 创建临时文件夹用于保存转换后的RGB图片
+os.makedirs(temp_dir, exist_ok=True)
+
+# 扫描文件夹，将灰度图转换为RGB
+for file in os.listdir(input_dir):
+    if file.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tiff')):
+        path = os.path.join(input_dir, file)
+        img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
+
+        # 如果是灰度图，转换为3通道
+        if len(img.shape) == 2 or img.shape[2] == 1:
+            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
+
+        # 保存到临时目录
+        cv2.imwrite(os.path.join(temp_dir, file), img)
+
+# 使用转换后的图像文件夹进行检测
+results = model.predict(source=temp_dir, conf=0.2, save=True)
+
+# 输出检测信息
+for result in results:
+    boxes = result.boxes  # 检测框
+    for box in boxes:
+        cls = int(box.cls[0])
+        conf = float(box.conf[0])
+        xyxy = box.xyxy[0].tolist()
+        print(f"类别: {model.names[cls]}, 置信度: {conf:.2f}, 坐标: {xyxy}")