# yolov11_cls_inference README

## 概述
该模块用于对米厂输入图像执行二分类推理，用于判断机械臂夹爪是否夹紧。

类别定义：

0 → 夹具夹紧 (False)
1 → 夹具打开 (True)

rknn模型只加载一次，复用全局实例，提高推理效率。

## 调用示例

您可以直接调用 yolov11_cls_inference 函数，以便集成到其他项目中：

示例 1: 单张图片推理

```bash
from main_cls import yolov11_cls_inference
import cv2

# 读取图像
bgr_image = cv2.imread("11.jpg")
rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 调用推理函数
class_id, bool_value = yolov11_cls_inference(
    model_path="yolov11_cls.rknn",
    raw_image=rgb_image,
    target_size=(640, 640)
)

print(f"类别ID: {class_id}, 布尔值: {bool_value}")

```

示例 2: 多次推理（复用模型）
```bash

from main_cls import init_rknn_model, yolov11_cls_inference_once
import cv2

# 初始化一次模型
rknn_model = init_rknn_model("cls_rk3568.rknn")

# 读取图像
bgr_image = cv2.imread("12.jpg")
rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 使用已加载模型进行推理
class_id, bool_value = yolov11_cls_inference_once(rknn_model, rgb_image)

if bool_value:
    print("夹具夹紧")
else:
    print("夹具打开")
```