yolov3显示窗口大小设置
时间: 2023-10-10 17:03:11 浏览: 65
在使用YOLOv3进行目标检测时,可以通过设置显示窗口的大小来满足用户的需求。YOLOv3使用了OpenCV库来实现显示窗口的功能。可以通过以下步骤进行显示窗口大小的设置:
1. 在程序的源代码中找到创建显示窗口的相关代码。一般情况下,这段代码应该包含了使用OpenCV的函数来创建窗口的语句。
2. 在创建窗口的语句之前,添加如下代码来设置窗口的大小:
```
cv::namedWindow("YOLOv3", cv::WINDOW_NORMAL);
cv::resizeWindow("YOLOv3", width, height);
```
其中,width和height分别表示期望的窗口宽度和高度。
3. 保存并编译程序。
通过以上步骤,我们就可以通过设置代码中的width和height来调整显示窗口的大小。这样,当程序运行时,显示窗口的大小将会被设置为我们所期望的大小。
需要注意的是,该方法仅适用于使用OpenCV库来进行图形界面操作的情况。如果您使用的是其他图形库或框架,需要参考相应的文档来进行窗口大小的设置。
相关问题
yolov3代码k210
您好!以下是一个使用Yolov3模型在K210芯片上运行的示例代码:
```python
import sensor, image, time, lcd
import KPU as kpu
lcd.init() # 初始化LCD显示屏
sensor.reset() # 初始化摄像头
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) # 设置图像格式为RGB565
sensor.set_framesize(sensor.QVGA) # 设置图像分辨率为320x240
sensor.set_windowing((224, 224)) # 设置图像窗口大小为224x224
sensor.run(1) # 运行摄像头
task = kpu.load(0x300000) # 加载模型到KPU
kpu.set_outputs(task, 0, 1, 1, 3) # 设置输出通道为3
anchors = [1.08, 1.19, 3.42, 4.41, 6.63, 11.38, 9.42, 5.11, 16.62, 10.52] # Yolov3的锚点
while True:
img = sensor.snapshot() # 获取摄像头图像
fmap = kpu.forward(task, img) # 使用KPU进行图像推理
plist = fmap[:] # 获取预测结果列表
for i in range(len(plist)):
prob = plist[i][0][0][0] # 获取置信度
if prob > 0.7: # 置信度大于阈值才认为是有效目标
x = int(plist[i][1][0][0]) # 获取目标框的左上角x坐标
y = int(plist[i][2][0][0]) # 获取目标框的左上角y坐标
w = int(plist[i][3][0][0]) # 获取目标框的宽度
h = int(plist[i][4][0][0]) # 获取目标框的高度
img.draw_rectangle(x, y, w, h) # 在图像上绘制目标框
img.draw_string(x, y - 10, "{:.2f}".format(prob), scale=2) # 在目标框上方显示置信度
lcd.display(img) # 在LCD显示屏上显示图像
lcd.flush()
kpu.deinit(task) # 卸载KPU模型
```
请注意,这只是一个基本示例代码,您可能需要根据您的具体需求进行修改和优化。此外,您还需要安装K210的相关开发环境和库,以及将Yolov3模型转换为K210可用的格式。希望对您有帮助!如果您有更多问题,请随时提问。
将yolov5检测运行结果显示在pyqt界面上
要将YOLOv5检测运行结果显示在PyQt界面上,你需要使用PyQt的QPixmap和QLabel类。以下是一个简单的示例代码:
```python
import sys
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel, QWidget
import mysql.connector
# 连接MySQL数据库
mydb = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="yourusername",
password="yourpassword",
database="yourdatabase"
)
# 创建一个游标对象
mycursor = mydb.cursor()
# 创建一个表来存储检测结果
mycursor.execute("CREATE TABLE detection_results (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, object_name VARCHAR(255), confidence FLOAT, image_path VARCHAR(255))")
# 模拟YOLOv5检测到的结果
results = [("person", 0.95, "path/to/image1.jpg"), ("car", 0.85, "path/to/image2.jpg"), ("dog", 0.80, "path/to/image3.jpg")]
# 将结果插入到数据库中
for result in results:
sql = "INSERT INTO detection_results (object_name, confidence, image_path) VALUES (%s, %s, %s)"
val = (result[0], result[1], result[2])
mycursor.execute(sql, val)
# 确保更改被提交到数据库
mydb.commit()
# 创建PyQt应用程序
app = QApplication(sys.argv)
# 创建一个QWidget窗口
win = QWidget()
# 创建一个QLabel来显示图像
label = QLabel(win)
# 从数据库中获取检测结果和图像路径
mycursor.execute("SELECT object_name, confidence, image_path FROM detection_results")
results = mycursor.fetchall()
# 显示每个检测结果的图像和标签
for result in results:
# 加载图像
pixmap = QPixmap(result[2])
# 在标签上显示图像
label.setPixmap(pixmap)
# 在标签上显示检测结果和置信度
label.setText(result[0] + " (" + str(result[1]) + ")")
# 调整标签的大小以适应图像
label.resize(pixmap.width(), pixmap.height())
# 将标签添加到窗口中
label.show()
# 显示PyQt应用程序
sys.exit(app.exec_())
```
在这个示例中,我们首先连接到MySQL数据库,然后创建一个名为"detection_results"的表来存储检测结果。然后,我们模拟YOLOv5检测到的结果并将它们插入到表中。接下来,我们使用PyQt创建一个QWidget窗口和一个QLabel标签来显示图像和检测结果。在循环中,我们从数据库中获取检测结果和图像路径,并将它们显示在标签上。最后,我们将标签添加到窗口中并显示PyQt应用程序。
你可以根据实际需求修改标签的布局和样式。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)