YOLO的detect中添加代码,对视频画出目标框的中心点
时间: 2024-02-22 07:00:03 浏览: 25
要在YOLO的detect中对视频画出目标框的中心点,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在detect函数中找到绘制目标框的代码段,一般是在检测到目标时执行的。
2. 计算目标框的中心点坐标,可以通过目标框的左上角和右下角坐标计算得出,公式为:(x_center, y_center) = ((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2),其中(x1, y1)为目标框左上角坐标,(x2, y2)为目标框右下角坐标。
3. 在目标框上绘制中心点,可以使用OpenCV中的circle函数来实现,代码如下:
```
cv::circle(image, cv::Point(x_center, y_center), 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);
```
其中,image为视频帧图像,cv::Point(x_center, y_center)为中心点坐标,5为圆的半径,cv::Scalar(0, 0, 255)为颜色,-1为填充整个圆。
4. 最后,将修改后的视频帧图像返回即可。
注意:上述代码仅为示例,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
相关问题
如何在YOLO的detect中添加代码,实现对视频添加框
要在YOLO的detect中添加代码,实现对视频添加框,可以按照以下步骤进行:
1. 导入所需的库,如cv2和Numpy等。
2. 加载YOLO模型并对视频进行处理,可以使用cv2.VideoCapture()函数读取视频。
3. 对每一帧图像进行目标检测,可以使用YOLO的detect函数,根据检测到的目标的位置信息,在图像上绘制框。
4. 将处理后的每一帧图像写入一个新的视频文件中,可以使用cv2.VideoWriter()函数将图像写入视频。
下面是一些示例代码,可以帮助你完成上述步骤:
```
import cv2
import numpy as np
# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 打开视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
# 获取视频信息
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
# 新建视频文件
out = cv2.VideoWriter('output.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (width, height))
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 目标检测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w/2)
y = int(center_y - h/2)
class_ids.append(class_id)
confidences.append(float(confidence))
boxes.append([x, y, w, h])
# 绘制框
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, classes[class_ids[i]], (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 将处理后的图像写入视频文件
out.write(frame)
# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
注意,上述代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
yolo获得目标锚框的中心点
在 YOLO 目标检测算法中,每个目标都会被分配到一个对应的锚框(Anchor Box),锚框是一个矩形框,用于框定目标的位置。获取目标锚框的中心点坐标,可以按照以下步骤操作:
1. 对于每个目标,从其所属的 Anchor Box 中获取其对应的坐标信息,包括左上角的坐标 `(x,y)`,以及宽度 `w` 和高度 `h`。
2. 计算 Anchor Box 的中心点坐标 `(cx,cy)`,公式为 `(cx,cy) = (x+w/2, y+h/2)`。
下面是一个例子代码实现:
```python
# 假设目标所属的锚框的坐标信息为(x,y,w,h)
x, y, w, h = 100, 100, 50, 80 # 示例坐标信息
cx = x + w / 2
cy = y + h / 2
print("目标所属的锚框中心点坐标为 ({},{})".format(cx, cy))
```
输出结果为:`目标所属的锚框中心点坐标为 (125.0,140.0)`,即目标锚框的中心点坐标为 `(125.0,140.0)`。
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