Python中如何使用YOLO_Online在线服务体验版进行目标检测

要使用YOLO_Online在线服务体验版进行目标检测，你需要通过HTTP请求调用其API接口。这里提供一个完整的Python示例，使用requests库发送图片并获取检测结果。

import requests
import base64
import json

def detect_with_yolo_online(image_path, api_key='your_api_key_here'):
    """
    使用YOLO_Online在线服务进行目标检测
    
    参数:
        image_path: 本地图片路径
        api_key: YOLO_Online服务的API密钥（需要先注册获取）
    
    返回:
        包含检测结果的字典
    """
    # 1. 读取并编码图片
    with open(image_path, 'rb') as image_file:
        image_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
    
    # 2. 准备请求数据
    url = "https://api.yolo-online.com/v1/detect"  # 假设的API端点
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    payload = {
        "image": image_data,
        "model": "yolov8n",  # 指定模型版本
        "confidence": 0.5    # 置信度阈值
    }
    
    # 3. 发送请求
    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
        response.raise_for_status()  # 检查HTTP错误
        
        # 4. 解析返回结果
        result = response.json()
        
        # 5. 格式化输出检测结果
        if result.get('success'):
            detections = result.get('detections', [])
            print(f"检测到 {len(detections)} 个目标:")
            for i, det in enumerate(detections, 1):
                print(f"{i}. {det['label']}: 置信度 {det['confidence']:.2%}, "
                      f"位置 {det['bbox']}")
            return result
        else:
            print(f"检测失败: {result.get('message', '未知错误')}")
            return None
            
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
        return None
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"解析响应失败: {e}")
        return None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 替换为你的实际图片路径和API密钥
    result = detect_with_yolo_online(
        image_path="test.jpg",
        api_key="your_actual_api_key"  # 需要从YOLO_Online官网注册获取
    )
    
    # 如果需要可视化结果，可以保存带标注的图片
    if result and result.get('annotated_image'):
        annotated_data = base64.b64decode(result['annotated_image'])
        with open('annotated_result.jpg', 'wb') as f:
            f.write(annotated_data)
        print("已保存标注图片: annotated_result.jpg")

关键步骤说明：

1. 注册获取API密钥：首先需要在YOLO_Online官网注册账户，获取免费的API密钥
2. 图片预处理：将本地图片转换为base64编码格式
3. API调用：通过POST请求发送图片数据和参数到检测接口
4. 结果解析：处理返回的JSON格式检测结果

注意事项：

• 免费版通常有调用次数限制
• 图片大小可能有限制（通常<5MB）
• 需要处理网络请求超时和错误情况

替代方案： 如果不想用在线服务，可以直接用ultralytics库在本地运行YOLO：

pip install ultralytics

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model('test.jpg')

建议先试试在线服务体验版，再决定是否需要在本地部署。