det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

时间: 2024-01-18 09:02:40 浏览: 35
这行代码的作用是将检测框的坐标缩放到原始图像的大小,并四舍五入取整。其中,`img.shape[2:]`表示原始图像的宽和高,`det[:, :4]`表示检测框的坐标,`im0.shape`表示原始图像的尺寸。`scale_coords()`是一个自定义函数,用于将检测框的坐标从相对于缩放后的图像大小转换为相对于原始图像大小的坐标。通过这行代码,我们可以得到在原始图像中的检测框坐标。
相关问题

det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()得到什么

这段代码也是在使用PyTorch实现目标检测模型(如YOLOv5)时使用的。其中,det是模型对输入图像的输出结果,表示检测到的目标框信息。img是经过预处理后的输入图像数据,im0是原始输入图像数据。 这段代码的作用是将模型输出结果中的目标框坐标从归一化坐标(0~1)转换为原始图像坐标,并将坐标四舍五入为整数。其中,scale_coords是一个函数,其作用是将归一化坐标转换为原始图像坐标。 具体来说,det[:, :4]表示对det中的所有目标框的前4个元素(即目标框的左上角和右下角坐标)进行操作。img.shape[2:]表示img的高和宽,im0.shape表示原始图像的高和宽。通过scale_coords函数将归一化坐标转换为原始图像坐标后,再使用round函数将坐标四舍五入为整数,最终得到的结果将更新det中的目标框坐标信息。

det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()什么意思

这行代码的作用是将检测到的目标框(bounding box)的坐标从原始图像的尺寸映射到缩放后的图像的尺寸上,并且对坐标进行四舍五入取整。具体来说,代码中的 `det` 是一个二维数组,每一行表示一个目标框,其中前四列分别表示目标框的左上角和右下角的坐标,后面的列可能是一些附加信息(例如置信度得分)。代码中的 `img.shape[2:]` 表示原始图像的宽和高,`im0.shape` 则是缩放后的图像的宽和高。`scale_coords` 函数的作用是将目标框的坐标从原始图像的尺寸映射到缩放后的图像的尺寸上。具体来说,它会将目标框的坐标缩放到缩放后的图像的尺寸上,并且进行一些坐标变换,使得坐标系原点从目标框的左上角变成了缩放后的图像的左上角。最后,将处理后的目标框坐标在原始的 `det` 数组中进行替换,以完成坐标的变换。 这段代码中的 `[:, :4]` 表示对 `det` 数组的所有行和前四列进行操作,即对目标框的坐标进行操作。`.round()` 表示对计算出来的坐标进行四舍五入取整。

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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

def predict(im0s): # 进行推理 img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # 初始化img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # 运行一次模型 # 设置数据加载器并进行推理 img = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)[0] # 对输入图像进行resize img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB, 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) # 返回具有相同数据和顺序的相同形状数组 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将numpy数组转换为张量并传递到设备上 img = img.half() if half else img.float() # 数据类型转换为float16或float32 img /= 255.0 # 将像素值从0-255映射到0.0-1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 给张量添加一个额外的纬度,输出新的张量 # 进行推理 pred = model(img)[0] # 应用非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 处理检测结果 ret = [] for i, det in enumerate(pred): # 每张图片有多个检测结果 if len(det): # 将检测框位置从img_size调整到原始图像大小 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # 输出结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]}' # 输出结果的标签信息 prob = round(float(conf) * 100, 2) # 置信度转换 ret_i = [label, prob, xyxy] # 将结果存入list ret.append(ret_i) # 返回信息:标签信息 'face' 'smoke' 'drink' 'phone',对应的置信度和位置信息(检测框) return ret

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