yolov5输出检测目标坐标
时间: 2023-11-11 09:02:45 浏览: 260
YOLOv5算法输出的目标坐标包括目标的中心点坐标(x,y)和目标框的宽度(w)和高度(h)。这些信息可以通过解析算法输出的检测结果得到。具体来说,YOLOv5输出的检测结果是一个包含多个检测框的列表,每个检测框包含5个值,分别为目标类别、目标中心点坐标、目标框的宽度和高度。通过解析这个列表,即可获取所有目标的中心点坐标和目标框的宽度和高度,从而得到目标的完整坐标信息。
相关问题
yolov5输出目标坐标txt
Yolov5可以通过以下步骤输出目标坐标txt:
1. 首先,在yolov5目录下运行以下命令:
```
python detect.py --source <source> --weights <weights> --save-txt
```
其中,`<source>`为图片或视频的路径,`<weights>`为预训练模型的权重路径。
2. 运行完上述命令后,yolov5会将检测到的目标信息保存在和图片或视频同名的txt文件中,格式为:
```
<class> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
其中,`<class>`为目标的类别,`<x_center>`和`<y_center>`为目标中心点的坐标,`<width>`和`<height>`为目标框的宽度和高度。
3. 如果要输出所有目标的坐标信息到一个txt文件中,可以在运行命令时添加`--exist-ok`参数,如下所示:
```
python detect.py --source <source> --weights <weights> --save-txt --exist-ok
```
运行完上述命令后,yolov5会将所有检测到的目标信息保存在`results.txt`文件中,格式与单个txt文件相同。
yolov5怎么输出显示检测目标中心坐标
在yolov5中,可以通过修改detect.py文件,在detect()函数中加入以下代码来输出检测目标中心坐标:
```
# 获取检测结果
pred = model(imgs)
# 对每张图片进行处理
for i, det in enumerate(pred):
# 将检测结果转换为numpy数组
det = det.cpu().numpy()
# 获取检测结果中的类别、置信度、框的坐标
det = non_max_suppression(det, conf_thres, iou_thres)
# 循环检测结果
for *xyxy, conf, cls in det:
# 计算中心坐标
x = (xyxy[0] + xyxy[2]) / 2
y = (xyxy[1] + xyxy[3]) / 2
# 输出中心坐标
print("目标中心坐标:({:.2f}, {:.2f})".format(x, y))
```
以上代码会将每个检测目标的中心坐标输出到控制台。如果需要将中心坐标保存到文件中,可以将print语句替换为写入文件的语句。