cv2.putText 输出类别和概率

您可以使用 OpenCV 中的 `putText` 函数来输出类别和概率。这里是一个示例代码：

import cv2

# 假设您拥有类别和概率
category = "猫"
probability = 0.85

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 设置文本信息
text = f"{category}: {probability:.2f}"

# 设置文本的位置和字体
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
position = (10, 30)
font_scale = 0.8
color = (0, 255, 0)
thickness = 2

# 在图像上绘制文本
cv2.putText(image, text, position, font, font_scale, color, thickness)

# 显示图像
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们假设您已经有一个类别和概率，并且加载了一张图像。然后，我们设置了要显示的文本信息，包括类别和概率。然后，我们选择了文本的位置、字体、缩放比例、颜色和粗细。最后，我们使用 `putText` 函数在图像上绘制文本。您可以根据自己的需求调整这些参数。

相关问题

利用pytorch框架设计基于DPN92模型的图像检测与分类输出坐标、大小和种类

首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的库。可以使用以下命令安装PyTorch：

pip install torch torchvision

其他库可以使用以下命令安装：

pip install numpy pandas matplotlib opencv-python

接下来，我们需要下载DPN92预训练模型的权重。可以使用以下命令下载：

wget https://github.com/c0nn3r/DPN/releases/download/v2.0/DPN92_extra_5k.pth.tar

现在开始设计模型。我们将使用PyTorch中的预训练模型和自定义头来实现图像检测和分类。以下是完整的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
import numpy as np

# Define the custom head for object detection
class DetectionHead(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, num_classes):
        super(DetectionHead, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_channels)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(in_channels)
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(in_channels)
        self.conv4 = nn.Conv2d(in_channels, num_classes * 5, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = F.relu(self.bn2(self.conv2(x)))
        x = F.relu(self.bn3(self.conv3(x)))
        x = self.conv4(x)
        return x

# Define the model
class DPN92Detection(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(DPN92Detection, self).__init__()
        self.dpn92 = torch.hub.load('rwightman/pytorch-dpn-pretrained', 'dpn92', pretrained=True)
        self.head = DetectionHead(2688, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.dpn92.features(x)
        x = F.avg_pool2d(x, kernel_size=7, stride=1)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.head(x)
        return x

# Define the class names
class_names = ['class0', 'class1', 'class2', 'class3', 'class4']

# Load the model and the weights
model = DPN92Detection(num_classes=len(class_names))
model.load_state_dict(torch.load('DPN92_extra_5k.pth.tar', map_location='cpu')['state_dict'])

# Set the model to evaluation mode
model.eval()

# Define the image transformer
image_transforms = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]),
])

# Load the image
image = cv2.imread('test.jpg')

# Transform the image
input_image = image_transforms(image)
input_image = input_image.unsqueeze(0)

# Make a prediction
with torch.no_grad():
    output = model(input_image)

# Get the class probabilities
class_probs = F.softmax(output[:, :len(class_names)], dim=1)

# Get the bounding box coordinates, sizes and class indices
coords_sizes_classes = output[:, len(class_names):].view(-1, 5)
coords_sizes_classes[:, :2] = torch.sigmoid(coords_sizes_classes[:, :2])
coords_sizes_classes[:, 2] = torch.exp(coords_sizes_classes[:, 2])
coords_sizes_classes[:, 3:5] = torch.argmax(coords_sizes_classes[:, 3:], dim=1).unsqueeze(1)
coords_sizes_classes = coords_sizes_classes.cpu().numpy()

# Filter out the boxes with low confidence
conf_threshold = 0.5
filtered_boxes = coords_sizes_classes[class_probs[0] > conf_threshold]

# Draw the boxes on the image
for box in filtered_boxes:
    x, y, w, h, c = box
    x *= image.shape[1]
    y *= image.shape[0]
    w *= image.shape[1]
    h *= image.shape[0]
    x1 = int(x - w / 2)
    y1 = int(y - h / 2)
    x2 = int(x + w / 2)
    y2 = int(y + h / 2)
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, class_names[int(c)], (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

# Show the image
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们定义了一个名为`DetectionHead`的自定义头，用于检测图像中的对象，并输出它们的坐标、大小和类别。然后，我们定义了一个名为`DPN92Detection`的模型，该模型使用DPN92预训练模型和自定义头进行图像检测和分类。我们还定义了一些变量，如类名、图像变换器、置信度阈值等。最后，我们将模型和权重加载到内存中，并使用`cv2`库加载图像。我们将图像传递给模型，然后使用`softmax`函数获取类别概率，使用`sigmoid`和`exp`函数获取边界框的坐标和大小，并使用`argmax`函数获取类别索引。最后，我们过滤掉低置信度的边界框，并将它们绘制在原始图像上。

如何用opencv C++解析YOLOv5推理输出的张量

首先，需要将YOLOv5输出的张量转换为可读的坐标和类别信息。这个过程可以使用以下步骤来完成：

1. 从YOLOv5输出的张量中提取坐标和类别信息。这需要根据YOLOv5的输出格式进行解析。通常情况下，YOLOv5输出的张量是一个4维张量，其中第1维表示批次大小，第2维表示框的数量，第3维表示框的属性（如中心坐标、宽度、高度等），第4维表示类别预测概率。

2. 将坐标信息转换为实际图像中的坐标。这需要根据图像的大小和YOLOv5模型的输入大小进行缩放。例如，如果模型输入大小为416x416，而图像大小为800x600，则需要将坐标信息缩放为800/416倍。

3. 将类别预测概率转换为实际类别。这需要根据YOLOv5模型训练时使用的类别标签进行转换。

4. 将解析后的坐标信息和类别信息绘制在原始图像上。这可以使用OpenCV的绘图函数来完成。例如，可以使用cv::rectangle函数绘制矩形框，使用cv::putText函数绘制类别标签。

下面是一个示例代码，用于解析YOLOv5输出的张量并绘制检测结果：

// 假设YOLOv5的输出张量为output，图像大小为img_size，类别标签为class_labels
// 假设每个框的属性为(x, y, w, h)，其中(x, y)表示矩形框中心坐标，(w, h)表示矩形框的宽度和高度

const float* output_data = output.ptr<float>(0); // 获取输出数据指针
const int num_boxes = output.size[1]; // 获取框的数量

// 遍历所有框
for (int i = 0; i < num_boxes; ++i) {
    int offset = i * (5 + class_labels.size()); // 计算当前框的偏移量

    // 获取框的属性
    float x = output_data[offset + 0];
    float y = output_data[offset + 1];
    float w = output_data[offset + 2];
    float h = output_data[offset + 3];

    // 将属性转换为实际坐标
    x *= img_size.width;
    y *= img_size.height;
    w *= img_size.width;
    h *= img_size.height;

    // 计算矩形框的左上角和右下角坐标
    cv::Point pt1(x - w / 2, y - h / 2);
    cv::Point pt2(x + w / 2, y + h / 2);

    // 获取类别预测概率
    std::vector<float> class_probs(class_labels.size());
    for (int j = 0; j < class_labels.size(); ++j) {
        class_probs[j] = output_data[offset + 5 + j];
    }

    // 获取最大概率的类别
    int max_class_idx = std::distance(class_probs.begin(), std::max_element(class_probs.begin(), class_probs.end()));
    std::string class_label = class_labels[max_class_idx];

    // 绘制矩形框和类别标签
    cv::rectangle(img, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    cv::putText(img, class_label, pt1, cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}