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

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。

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:

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：

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。