image = Image.open(self.label_dir.text()) r_image = self.yolo.detect_image(image, crop=False, count=False)将上面代码中的r_image转化为QPixmap格式

时间: 2023-11-25 17:05:29 浏览: 127
可以使用PIL库中的`ImageQt`模块将`PIL.Image`对象转换为`QPixmap`对象。需要先将`PIL.Image`对象转换为`QImage`对象,然后再将`QImage`对象转换为`QPixmap`对象。下面是示例代码: ``` from PIL.ImageQt import ImageQt from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage # 将 PIL.Image 转换为 QImage q_image = ImageQt(r_image) q_image = QImage(q_image) # 将 QImage 转换为 QPixmap q_pixmap = QPixmap.fromImage(q_image) ``` 然后可以将`q_pixmap`对象显示在Qt界面上。
相关问题

def __init__(self, anchors, num_classes, img_dim=416): #初始化一些参数 super(YOLOLayer, self).__init__() self.anchors = anchors self.num_anchors = len(anchors) self.num_classes = num_classes self.ignore_thres = 0.5 self.mse_loss = nn.MSELoss() self.bce_loss = nn.BCELoss() self.obj_scale = 1 self.noobj_scale = 100 self.metrics = {} self.img_dim = img_dim self.grid_size = 0 # grid size

### YOLO Layer 类初始化方法及其参数详解 在 PyTorch 实现的 YOLOv3 中,`YOLOLayer` 的初始化函数定义了检测层的核心属性和行为。以下是 `YOLOLayer` 初始化方法的关键组成部分: #### 锚框 (Anchors) 锚框用于表示预设的目标边界框尺寸。这些尺寸是在数据集上通过聚类算法预先计算好的。对于给定的一组掩码(mask),程序会选择对应的锚框。 ```python mask = x["mask"].split(",") mask = [int(x) for x in mask] anchors = x["anchors"].split(",") anchors = [int(a) for a in anchors] anchors = [(anchors[i], anchors[i+1]) for i in range(0, len(anchors), 2)] anchors = [anchors[i] for i in mask] ``` 这段代码解析并过滤出指定索引位置上的锚框,形成最终使用的锚框列表[^1]。 #### 掩码 (Mask) 掩码决定了当前 YOLO 层会使用哪些锚框来进行目标检测。不同尺度下的特征图对应不同的掩码设置,从而实现多尺度检测能力。 #### 构建检测层对象 创建了一个名为 `detection` 的实例化对象,并将其添加到模块列表中作为新的子模块: ```python detection = DetectionLayer(anchors) module.add_module("Detection_{}".format(index), detection) ``` 这一步骤完成了特定于该层配置项的处理逻辑,其中包含了对输入张量的操作准备过程。 综上所述,在构建 `YOLOLayer` 对象的过程中,主要涉及到了解码配置文件中的锚框信息、应用掩码筛选有效锚框以及注册相应的检测组件至网络结构之中。

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names segments = sv.PolygonZone.from_yolov8(yolo_results) segments = segments[segments.confidence > threshold] polygon = segments.xy conf = segments.confidence class_ids = segments.class_id results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": , "type": "polygon",}) 改成分割的

如果你想将多边形的点坐标添加到结果中,可以将代码修改为以下形式: ```python results = [] if polygon.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, polygon): # 将多边形的点坐标转换为列表形式 points = seg.tolist() results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon" }) ``` 这样修改后,每个多边形对象的点坐标将被添加到结果中作为 `points` 字段的值。
阅读全文

相关推荐

生成代码结构架构图。 车牌识别 启动车牌识别程序 def license_plate_recognition(): # 启动车牌识别程序 subprocess.Popen(["python", r"./End-to-end-for-chinese-plate-recognition-master/License-plate-recognition/UI.py"]) # 弹出消息框 messagebox.showinfo("开始识别", "正在进行车牌识别,请稍候...") 要点: ·使用 subprocess.Popen() 函数启动一个名为 ./End-to-end-for-chinese-plate-recognition-master/License-plate-recognition/UI.py 的 Python 脚本。这个脚本可能包含车牌识别的 GUI 界面或后端逻辑 ·弹出一个消息框,显示“开始识别”的信息,并提示用户正在进行车牌识别 车牌识别程序 导入工具包 import cv2 import numpy as np from tkinter import * from tkinter.filedialog import askopenfilename from PIL import Image, ImageTk from tensorflow import keras from core import locate_and_correct from Unet import unet_predict from CNN import cnn_predict import subprocess import sys 创建图形用户界面(GUI)窗口 class Window: def __init__(self, win, ww, wh): self.win = win self.ww = ww self.wh = wh self.win.geometry("%dx%d+%d+%d" % (ww, wh, 200, 50)) # 界面启动时的初始位置 self.win.title("车牌定位,矫正和识别软件---by DuanshengLiu") self.img_src_path = None self.label_src = Label(self.win, text='原图:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=0, y=0) self.label_lic1 = Label(self.win, text='车牌区域1:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=615, y=0) self.label_pred1 = Label(self.win, text='识别结果1:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=615, y=85) self.label_lic2 = Label(self.win, text='车牌区域2:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=615, y=180) self.label_pred2 = Label(self.win, text='识别结果2:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=615, y=265) self.label_lic3 = Label(self.win, text='车牌区域3:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=615, y=360) self.label_pred3 = Label(self.win, text='识别结果3:', font=('微软雅黑', 13)).place(x=615, y=445) self.can_src = Canvas(self.win, width=512, height=512, bg='white', relief='solid', borderwidth=1) # 原图画布 self.can_src.place(x=50, y=0) self.can_lic1 = Canvas(self.win, width=245, height=85, bg='white', relief='solid', borderwidth=1) # 车牌区域1画布 self.can_lic1.place(x=

import sensor, image, lcd, time import KPU as kpu import gc, sys input_size = (224, 224) labels = ['数字1', '数字2', '数字3', '数字4', '数字5', '数字6', '数字7', '数字8'] anchors = [0.84, 1.22, 1.66, 2.34, 1.31, 1.75, 1.88, 2.59, 1.47, 2.09] def lcd_show_except(e): import uio err_str = uio.StringIO() sys.print_exception(e, err_str) err_str = err_str.getvalue() img = image.Image(size=input_size) img.draw_string(0, 10, err_str, scale=1, color=(255,255,255)) lcd.display(img) def main(anchors, labels = None, model_addr="/sd/m.kmodel", sensor_window=input_size, lcd_rotation=0, sensor_hmirror=False, sensor_vflip=False): sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing(sensor_window) sensor.set_hmirror(sensor_hmirror) sensor.set_vflip(sensor_vflip) sensor.run(1) lcd.init(type=1) lcd.rotation(lcd_rotation) lcd.clear(lcd.WHITE) if not labels: with open('labels.txt','r') as f: exec(f.read()) if not labels: print("no labels.txt") img = image.Image(size=(320, 240)) img.draw_string(90, 110, "no labels.txt", color=(255, 0, 0), scale=2) lcd.display(img) return 1 try: img = image.Image("startup.jpg") lcd.display(img) except Exception: img = image.Image(size=(320, 240)) img.draw_string(90, 110, "loading model...", color=(255, 255, 255), scale=2) lcd.display(img) try: task = None task = kpu.load(model_addr) kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchors) # threshold:[0,1], nms_value: [0, 1] while(True): img = sensor.snapshot() t = time.ticks_ms() objects = kpu.run_yolo2(task, img) t = time.ticks_ms() - t if objects: for obj in objects: pos = obj.rect() img.draw_rectangle(pos) img.draw_string(pos[0], pos[1], "%s : %.2f" %(labels[obj.classid()], obj.value()), scale=2, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(0, 200, "t:%dms" %(t), scale=2, color=(255, 0, 0)) lcd.display(img) except Exception as e: raise e finally: if not task is None: kpu.deinit(task) if __name__ == "__main__": try: # main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr=0x300000, lcd_rotation=0) main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr="/sd/model-54796.kmodel") except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect()

大家在看

recommend-type

NPPExport_0.3.0_32位64位版本.zip

Notepad++ NppExport插件,包含win32 和 x64 两个版本。
recommend-type

H.323协议详解

H.323详解,讲的很详细,具备参考价值!
recommend-type

单片机与DSP中的基于DSP的PSK信号调制设计与实现

数字调制信号又称为键控信号, 其调制过程是用键控的方法由基带信号对载频信号的振幅、频率及相位进行调制。这种调制的最基本方法有三种: 振幅键控(ASK)、频移键控(FSK)、相移键控(PSK), 同时可根据所处理的基带信号的进制不同分为二进制和多进制调制(M进制)。多进制数字调制与二进制相比, 其频谱利用率更高。其中, QPSK (即4PSK) 是MPSK (多进制相移键控) 中应用较广泛的一种调制方式。为此, 本文研究了基于DSP的BPSK以及DPSK的调制电路的实现方法, 并给出了DSP调制实验的结果。   1 BPSK信号的调制实现   二进制相移键控(BPSK) 是多进制相移键控(M
recommend-type

DB2创建索引和数据库联机备份之间有冲突_一次奇特的锁等待问题案例分析-contracted.doc

在本文中将具体分析一个 DB2 数据库联机备份期间创建索引被锁等待的实际案例,使读者能够了解这一很有可能经常发生的案例的前因后果,在各自的工作场景能够有效的避免该问题,同时还可以借鉴本文中采用的 DB2 锁等待问题的分析方法。
recommend-type

IQ失衡_IQ失衡;I/Qimbalance;_IQ不均衡_

IQ失衡对OFDM系统的影响相关研究论文资料

最新推荐

recommend-type

YOLOv5_DOTA_OBB-master-Windows运行环境配置.pdf

YOLOv5_DOTA_OBB-master 是一个基于YOLOv5的项目,用于检测DOTA(Digital Operational Task Annotation)数据集中的对象,该数据集包含大量航空影像中的地物类别。在Windows环境下运行此项目,首先需要配置合适的...
recommend-type

基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计.zip

基于Andorid的音乐播放器项目改进版本设计实现源码,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。
recommend-type

uniapp-machine-learning-from-scratch-05.rar

uniapp-machine-learning-from-scratch-05.rar
recommend-type

game_patch_1.30.21.13250.pak

game_patch_1.30.21.13250.pak
recommend-type

【毕业设计-java】springboot-vue计算机学院校友网源码(完整前后端+mysql+说明文档+LunW).zip

【毕业设计-java】springboot-vue计算机学院校友网源码(完整前后端+mysql+说明文档+LunW).zip
recommend-type

Windows下操作Linux图形界面的VNC工具

在信息技术领域,能够实现操作系统之间便捷的远程访问是非常重要的。尤其在实际工作中,当需要从Windows系统连接到远程的Linux服务器时,使用图形界面工具将极大地提高工作效率和便捷性。本文将详细介绍Windows连接Linux的图形界面工具的相关知识点。 首先,从标题可以看出,我们讨论的是一种能够让Windows用户通过图形界面访问Linux系统的方法。这里的图形界面工具是指能够让用户在Windows环境中,通过图形界面远程操控Linux服务器的软件。 描述部分重复强调了工具的用途,即在Windows平台上通过图形界面访问Linux系统的图形用户界面。这种方式使得用户无需直接操作Linux系统,即可完成管理任务。 标签部分提到了两个关键词:“Windows”和“连接”,以及“Linux的图形界面工具”,这进一步明确了我们讨论的是Windows环境下使用的远程连接Linux图形界面的工具。 在文件的名称列表中,我们看到了一个名为“vncview.exe”的文件。这是VNC Viewer的可执行文件,VNC(Virtual Network Computing)是一种远程显示系统,可以让用户通过网络控制另一台计算机的桌面。VNC Viewer是一个客户端软件,它允许用户连接到VNC服务器上,访问远程计算机的桌面环境。 VNC的工作原理如下: 1. 服务端设置:首先需要在Linux系统上安装并启动VNC服务器。VNC服务器监听特定端口,等待来自客户端的连接请求。在Linux系统上,常用的VNC服务器有VNC Server、Xvnc等。 2. 客户端连接:用户在Windows操作系统上使用VNC Viewer(如vncview.exe)来连接Linux系统上的VNC服务器。连接过程中,用户需要输入远程服务器的IP地址以及VNC服务器监听的端口号。 3. 认证过程:为了保证安全性,VNC在连接时可能会要求输入密码。密码是在Linux系统上设置VNC服务器时配置的,用于验证用户的身份。 4. 图形界面共享:一旦认证成功,VNC Viewer将显示远程Linux系统的桌面环境。用户可以通过VNC Viewer进行操作,如同操作本地计算机一样。 使用VNC连接Linux图形界面工具的好处包括: - 与Linux系统的图形用户界面进行交互,便于进行图形化操作。 - 方便的远程桌面管理,尤其适用于需要通过图形界面来安装软件、编辑配置文件、监控系统状态等场景。 - 跨平台操作,允许Windows用户在不离开他们熟悉的操作系统环境下访问Linux服务器。 除了VNC之外,还有一些其他的图形界面远程访问工具,例如: - RDP(Remote Desktop Protocol):通常与Windows远程桌面连接使用,但在Linux中也有相应的实现(如FreeRDP)。 - TeamViewer、AnyDesk等:这些工具提供了跨平台的远程桌面访问能力,虽然它们不是专为Linux设计,但它们都能很好地支持Linux系统。 在使用这些工具时,用户应该注意以下几点: - 安全性:确保使用强密码以及加密连接,防止未经授权的访问。 - 网络环境:需要保证网络的稳定性和带宽,以获得良好的远程桌面体验。 - 更新与维护:定期更新客户端和服务器端软件,确保安全性以及新功能的使用。 总结以上内容,Windows连接Linux图形界面的工具是实现跨平台远程管理的有效手段,特别是对于需要图形化操作的场景。VNC Viewer是一个应用广泛且成熟的工具,但选择适合自身需求的远程桌面工具对于提高工作效率与安全性至关重要。
recommend-type

【SketchUp Ruby API:从入门到精通】

# 摘要 本论文深入介绍了SketchUp Ruby API的使用与开发,为用户提供了一套从基础到进阶再到高级特性的完整学习路径。文章首先介绍了SketchUp Ruby API的基本概念、结构以及如何编写基础插件,并通过实例演示了3D模型的创建和编辑、用户界面定制等进阶应用。接着,探讨了高级特性,例如材质渲染、网络功能以及AP
recommend-type

VMware虚拟机打开虚拟网络编辑器出现由于找不到vnetlib.dll,无法继续执行代码。重新安装程序可能会解决问题

<think>好的,我需要帮助用户解决VMware虚拟机中缺少vnetlib.dll导致无法打开虚拟网络编辑器的问题。用户提到已经尝试过重新安装程序,但可能没有彻底卸载之前的残留文件。根据提供的引用资料,特别是引用[2]、[3]、[4]、[5],问题通常是由于VMware卸载不干净导致的。 首先,我应该列出彻底卸载VMware的步骤,包括关闭相关服务、使用卸载工具、清理注册表和文件残留,以及删除虚拟网卡。然后,建议重新安装最新版本的VMware。可能还需要提醒用户在安装后检查网络适配器设置,确保虚拟网卡正确安装。同时,用户可能需要手动恢复vnetlib.dll文件,但更安全的方法是通过官方安
recommend-type

基于Preact的高性能PWA实现定期天气信息更新

### 知识点详解 #### 1. React框架基础 React是由Facebook开发和维护的JavaScript库,专门用于构建用户界面。它是基于组件的,使得开发者能够创建大型的、动态的、数据驱动的Web应用。React的虚拟DOM(Virtual DOM)机制能够高效地更新和渲染界面,这是因为它仅对需要更新的部分进行操作,减少了与真实DOM的交互,从而提高了性能。 #### 2. Preact简介 Preact是一个与React功能相似的轻量级JavaScript库,它提供了React的核心功能,但体积更小,性能更高。Preact非常适合于需要快速加载和高效执行的场景,比如渐进式Web应用(Progressive Web Apps, PWA)。由于Preact的API与React非常接近,开发者可以在不牺牲太多现有React知识的情况下,享受到更轻量级的库带来的性能提升。 #### 3. 渐进式Web应用(PWA) PWA是一种设计理念,它通过一系列的Web技术使得Web应用能够提供类似原生应用的体验。PWA的特点包括离线能力、可安装性、即时加载、后台同步等。通过PWA,开发者能够为用户提供更快、更可靠、更互动的网页应用体验。PWA依赖于Service Workers、Manifest文件等技术来实现这些特性。 #### 4. Service Workers Service Workers是浏览器的一个额外的JavaScript线程,它可以拦截和处理网络请求,管理缓存,从而让Web应用可以离线工作。Service Workers运行在浏览器后台,不会影响Web页面的性能,为PWA的离线功能提供了技术基础。 #### 5. Web应用的Manifest文件 Manifest文件是PWA的核心组成部分之一,它是一个简单的JSON文件,为Web应用提供了名称、图标、启动画面、显示方式等配置信息。通过配置Manifest文件,可以定义PWA在用户设备上的安装方式以及应用的外观和行为。 #### 6. 天气信息数据获取 为了提供定期的天气信息,该应用需要接入一个天气信息API服务。开发者可以使用各种公共的或私有的天气API来获取实时天气数据。获取数据后,应用会解析这些数据并将其展示给用户。 #### 7. Web应用的性能优化 在开发过程中,性能优化是确保Web应用反应迅速和资源高效使用的关键环节。常见的优化技术包括但不限于减少HTTP请求、代码分割(code splitting)、懒加载(lazy loading)、优化渲染路径以及使用Preact这样的轻量级库。 #### 8. 压缩包子文件技术 “压缩包子文件”的命名暗示了该应用可能使用了某种形式的文件压缩技术。在Web开发中,这可能指将多个文件打包成一个或几个体积更小的文件,以便更快地加载。常用的工具有Webpack、Rollup等,这些工具可以将JavaScript、CSS、图片等资源进行压缩、合并和优化,从而减少网络请求,提升页面加载速度。 综上所述,本文件描述了一个基于Preact构建的高性能渐进式Web应用,它能够提供定期天气信息。该应用利用了Preact的轻量级特性和PWA技术,以实现快速响应和离线工作的能力。开发者需要了解React框架、Preact的优势、Service Workers、Manifest文件配置、天气数据获取和Web应用性能优化等关键知识点。通过这些技术,可以为用户提供一个加载速度快、交互流畅且具有离线功能的应用体验。
recommend-type

从停机到上线,EMC VNX5100控制器SP更换的实战演练

# 摘要 本文详细介绍了EMC VNX5100控制器的更换流程、故障诊断、停机保护、系统恢复以及长期监控与预防性维护策略。通过细致的准备工作、详尽的风险评估以及备份策略的制定,确保控制器更换过程的安全性与数据的完整性。文中还阐述了硬件故障诊断方法、系统停机计划的制定以及数据保护步骤。更换操作指南和系统重启初始化配置得到了详尽说明,以确保系统功能的正常恢复与性能优化。最后,文章强调了性能测试