yolov7detect坐标轴是怎么建立的
时间: 2024-03-24 16:38:32 浏览: 14
YOLOv7 是目标检测算法中的一种,其坐标轴建立方式与其他基于图像处理的算法相同。在处理图像时,我们会将其转换为矩阵或张量,其中每个元素代表一个像素点的信息。而坐标轴则是由这些像素点的位置信息构成的。一般情况下,我们会将图像的左上角作为坐标轴的原点,横轴为图像的宽度方向,纵轴为图像的高度方向。因此,YOLOv7 的坐标轴建立方式与一般的图像处理算法相同。
相关问题
yolov7 detect.py中坐标原点以及正方向
在 YOLOv7 的 detect.py 文件中,坐标原点是左上角,横轴为图像的宽度方向,纵轴为图像的高度方向。具体来说,原点的坐标为 `(0, 0)`,横轴正方向是向右,纵轴正方向是向下。因此,对于图像中的一个目标框,它的坐标信息是一个四元组 `(x, y, w, h)`,其中 `(x, y)` 是该框的左上角坐标,`w` 是该框的宽度,`h` 是该框的高度。需要注意的是,这里的坐标信息是相对于整个图像的,而不是相对于单个目标框的。
yolov7 detect.py详解
yolov7 detect.py是一个使用YOLOv7模型进行目标检测的Python脚本。在这个脚本中,首先会对预测结果进行非极大值抑制(nms)操作,以去除多余的边界框。经过nms操作后,最终会得到剩下的预选框,每个预选框包含了其左上角和右下角的坐标,置信度以及类别数共六个值。
在处理预测图片时,脚本会判断当前图片是来自视频流还是图片文件。如果是视频流,会通过读取视频的方式获取每一帧图片进行处理;如果是图片文件,则直接读取该图片进行处理。
脚本还会创建一个保存结果文件的目录,并根据需要创建标签文件的子目录。同时也会判断是本地图片还是网络图片流进行相应的读取操作。
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