var polygon = svg.append("g") .attr("class", "polygons") .selectAll("path") .data(voronoi.polygons(sites))

时间: 2023-11-15 19:04:47 浏览: 31
这段代码是使用D3.js库创建SVG元素中的多边形(polygon)。具体来说,首先使用append方法向SVG元素添加一个分组(g)元素,并设置其class属性为“polygons”。接下来,使用selectAll方法选中所有的多边形(path)元素,并使用data方法将数据绑定到这些元素上。数据源是使用voronoi.polygons方法生成的Voronoi图形的多边形(sites)。最终,返回一个包含选中的多边形元素的选择集。
相关问题

yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names segments = sv.PolygonZone.from_yolov8(yolo_results) segments = segments[segments.confidence > threshold] polygon = segments.xy conf = segments.confidence class_ids = segments.class_id 上面方法能用在这个里面吗

根据您提供的代码片段,`yolo_results` 是通过调用 `context.user_data.model` 方法来获取的模型的结果。然后,通过访问 `names` 属性,获取了标签列表。 接下来,使用 `PolygonZone.from_yolov8(yolo_results)` 方法将 `yolo_results` 转换为多边形区域。这可能是一个自定义的方法,用于从 YOLOv8 检测结果中提取多边形区域。请确保在 `PolygonZone` 类中定义了 `from_yolov8` 方法,并根据您的需求实现该方法。 然后,通过筛选出置信度大于阈值的多边形区域,将结果保存在 `segments` 变量中。然后,分别将多边形坐标、置信度和类别ID分别保存在 `polygon`、`conf` 和 `class_ids` 变量中。 根据您提供的信息,这些代码片段看起来可以在一起使用。但是,请确保在使用之前,您已经正确实现了相关的函数和方法,并根据需要进行调整。

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names segments = sv.PolygonZone.from_yolov8(yolo_results) segments = segments[segments.confidence > threshold] polygon = segments.xy conf = segments.confidence class_ids = segments.class_id results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": , "type": "polygon",}) 改成分割的

如果你想将多边形的点坐标添加到结果中,可以将代码修改为以下形式: ```python results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): # 将多边形的点坐标转换为列表形式 points = seg.tolist() results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon" }) ``` 这样修改后,每个多边形对象的点坐标将被添加到结果中作为 `points` 字段的值。

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import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)不用supervision 包 用别的方式解析

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