yolov5-seg计算分割的面积 python

使用 YOLOv5 实现分割任务时，可以使用 detect() 方法来生成分割掩码（segmentation mask），然后可以使用 Python 中的 OpenCV 库来计算分割面积。

以下是一个示例代码，用于计算分割面积：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载 YOLOv5 模型
model = attempt_load("yolov5s.pt", map_location=torch.device('cpu'))

# 加载图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 进行目标检测
results = model(img, size=640)

# 非极大值抑制，获取检测结果
results = non_max_suppression(results, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)

# 获取分割掩码
mask = results[0][0]['masks'][0, :, :].mul(255).byte().cpu().numpy()

# 计算分割面积
area = cv2.countNonZero(mask)

print("Segmentation area:", area)

其中，`yolov5s.pt` 是预训练的 YOLOv5 模型，`image.jpg` 是待计算分割面积的图像文件。`conf_thres` 和 `iou_thres` 是非极大值抑制的阈值，可以根据具体情况进行调整。最后输出分割面积 `area`。