yolov5输出中心像素坐标
时间: 2023-11-09 14:58:26 浏览: 108
根据提供的引用内容,似乎你正在学习机械臂抓取,并且你想要在yolo预测图中获取中心像素坐标。根据引用中的代码,你可以通过以下步骤获取中心像素坐标:
1. 首先,计算左上角和右下角坐标:p1为左上角坐标,p2为右下角坐标。
2. 然后,使用以下公式计算中心点坐标:Center = (((p2[0] - p1) / 2) + p1, ((p2 - p1) / 2) + p1)。
3. 最后,将中心点坐标绘制为红点,并使用cv2.putText函数将坐标信息打印出来。
请注意,这些步骤是基于提供的代码片段进行的推测。如果你能提供更多上下文或完整的代码,我可以给出更准确的回答。
相关问题
yolov5像素的坐标
根据引用和引用的信息,使用yolov5进行目标检测时,可以通过打印代码中的坐标信息获取像素的坐标。在函数plot_one_box中,通过打印左上角和右下角点的坐标,可以获取目标框的像素坐标。类似地,在box_label函数中,也可以通过打印左上角和右下角点的坐标获取像素坐标。因此,可以在yolov5中通过这两个函数打印坐标信息来获取像素的坐标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习目标检测---yolov5网络打印输出检测框的像素坐标信息](https://blog.csdn.net/weixin_42795788/article/details/121862368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [yolov5返回坐标](https://blog.csdn.net/weixin_44726793/article/details/122022467)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
车牌检测yolov5输出什么
车牌检测Yolov5输出的是一个边界框(bounding box)的位置信息和车牌的类别概率。Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法,经过训练后可以识别和定位图像中的特定目标。对于车牌检测任务,Yolov5会检测图像中是否存在车牌,并且给出车牌所在区域的边界框位置(通常是一个矩形框),同时还会给出这个边界框属于车牌的概率。
Yolov5的输出通常以一组坐标表示边界框的位置。这些坐标包括左上角和右下角的像素坐标,用于定义车牌所在的矩形框。通过这些坐标,我们可以确定车牌在图像中的位置,进而进行车牌识别等后续处理。此外,Yolov5还会给出车牌所属类别的概率,通常是表示车牌和其他目标的相对可信度。根据这个概率,我们可以判断该边界框是否确实包含车牌。
总之,车牌检测Yolov5的输出主要是边界框的位置信息和车牌类别的概率,这些输出可以用于识别和定位输入图像中的车牌,从而实现车牌检测任务。