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 → 夹具未夹紧 (False) 1 → 夹具夹紧 (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: 测试仅获取单张图片的类别和布尔值
from yolov11_cls_inference 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: 直接在其他项目中集成使用
from yolov11_cls_inference import yolov11_cls_inference
# raw_image 已经读取或处理好的图像
class_id, bool_value = yolov11_cls_inference(model_path="yolov11_cls.rknn", raw_image=raw_image)
if bool_value:
print("夹具夹紧")
else:
print("夹具未夹紧")