# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

时间: 2024-01-28 21:03:14 浏览: 23
这段代码是YOLOv5中的一部分，用于保存预测结果（带有边界框的图像）。具体来说，如果需要保存图像，则会将带有边界框的图像保存到指定的文件夹中。如果数据集模式为'image'，则直接保存图像；否则，如果数据集模式为'video'或'stream'，则将带有边界框的图像添加到视频中。如果保存路径与当前视频不同，则会创建新的视频文件（如果之前有一个视频写入器，则会释放它）。如果当前的数据集模式为视频，则会获取视频的FPS、宽度和高度。如果当前的数据集模式为流，则将FPS设置为30，宽度和高度设置为当前图像的宽度和高度。最终，会将带有边界框的图像添加到视频中，并将视频保存到指定的文件夹中。
相关问题

代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存带有检测结果的图像或视频的。如果`save_img`为真，那么就会保存一张带有检测结果的图像。如果数据集模式是'image'，那么就会将这个图像保存到指定的路径`save_path`中。如果数据集模式是'video'或者'stream'，那么就会将这个带有检测结果的图像写入到视频文件中。如果`vid_path`与`save_path`不同，说明需要保存一个新的视频文件，就需要释放之前的视频写入器`vid_writer`。如果当前正在处理的是视频，就会获取视频的帧率、宽度和高度；如果是实时流，就会默认使用30帧每秒、当前图像的宽度和高度，并将文件类型设置为.mp4。最后，将带有检测结果的图像写入到视频文件`vid_writer`中。

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是目标检测算法的输出结果处理部分。主要包括以下几个步骤： 1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。 2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。 3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。 4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上绘制点和连线进行社交距离监测。 5. 将处理后的图像展示出来，并将图像保存到文件中。

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包括2个json文件: COCO_test-dev2017_detections_AP_H_609_person.json COCO_val2017_detections_AP_H_56_person.json
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def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)

该方法接受一个 Detections 对象作为参数，该对象包含了待检测的结果。在方法中，首先通过 clip_boxes 函数对检测结果的边界框进行裁剪，以确保其不超出帧的分辨率。然后，使用 replace 函数将裁剪后的边界框...

帮我简析以下代码： for det in pred: # 每张图片的检测 if len(det): # 将框从 img 大小重新缩放为 original_image 大小 # 将预测信息映射到原图(坐标框的位置信息映射回原图，填入det中前面的4个位置信息上) det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], original_image.shape).round() # ====写入结果==== #打印检测到的类别名称和数量 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) # integer class label = (self.names[c] if args.hide_conf else f'{self.names[c]} {conf:.2f}') plot_one_box(xyxy, original_image, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=2) # Save results (image with detections) # cv2.imwrite(save_path, original_image) print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)') return original_image

2. 如果检测结果det不为空，则将框从原始输入图片img大小重新缩放为原图original_image大小，并将预测信息映射到原图，填入det中前面的4个位置信息。 3. 对于每个检测框det中的坐标信息，反向循环遍历并依次取出...

ros::Publisher tag_detections_publisher_; tag_detections_publisher_.getNumSubscribers() == 0 tag_detections_publisher_ = nh.advertise<AprilTagDetectionArray>(camera_name_ + "/tag_detections", 1); 帮我移植到ros2

在ROS2中，发布器（Publisher）的使用方式与ROS1有所不同。以下是将ROS1代码移植到ROS2的示例： cpp rclcpp::Publisher<apriltag_msgs::msg::AprilTagDetectionArray>::SharedPtr tag_detections_publisher_; if...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg 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 detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})不用这个包了 解析mask掩码

如果你不再使用 sv.Detections 包，而是希望解析 mask 掩码，可以使用 OpenCV 库来完成。以下是修改后的代码示例，用于解析 mask 掩码并生成结果列表： python import io import base64 import json ...

import supervision as sv detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id

根据代码片段，我们可以推测Detections类是在supervision模块中定义的。它可能包含了一些方法和属性，用于处理来自YOLOv8模型的检测结果。让我解释一下你的代码片段的每一行： 1. detections = sv.Detections....

def button_image_open(self): print('button_image_open') name_list = [] img_name, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName( self, "打开图片", "", "*.jpg;;*.png;;All Files(*)") if not img_name: return img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10)

2. 使用OpenCV的cv2.imread函数读取所选图片。 3. 对读取的图片进行预处理，包括调整图片大小、转换颜色空间、归一化等操作，使其符合模型输入要求。 4. 使用PyTorch进行模型推理，得到目标检测结果。 5. 对检测结果...

解释以下这段代码：@torch.no_grad() def run(self, imgsz=640, # inference size (pixels) max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=True, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project='runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference ):

- device：表示使用的设备，可以是cuda设备（如'0'或'0,1,2,3'）或cpu，默认为空。 - view_img：表示是否显示检测结果的图像，默认为True。 - save_txt：表示是否将检测结果保存到文本文件中，默认为...

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 detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.mask conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, seg in zip(class_ids, conf, masks): results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": , "type": "rectangle",})根据上面的改这个代码处理yolov8推理出来的结果会带有检测框和掩码 提取掩码

contours, _ = cv2.findContours(mask_binary, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) x, y, w, h = cv2.boundingRect(contours[0]) if len(contours) > 0 else (0, 0, 0, 0) xtl = x ytl = y xbr = x +...

img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们...

解析代码：img = cv2.imread(img_name) print(img_name) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=10) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.result = cv2.resize( self.result, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_AREA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是进行目标检测的推理过程，并将检测结果展示在界面上。 首先，使用OpenCV读取图片，然后对图片进行预处理，包括缩放、转换颜色空间、转换数据类型等。然后，将处理后的图片输入模型进行推理，得到检测...

@smart_inference_mode() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # save results to *.txt save_conf=False, # save confidences in --save-txt labels save_crop=False, # save cropped prediction boxes nosave=False, # do not save images/videos classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS augment=False, # augmented inference visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment line_thickness=3, # bounding box thickness (pixels) hide_labels=False, # hide labels hide_conf=False, # hide confidences half=False, # use FP16 half-precision inference dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference这个代码什么意思

- view_img：是否显示检测结果。 - save_txt：是否将检测结果保存为文本文件。 - save_conf：是否在保存的标签文件中保存置信度信息。 - save_crop：是否保存裁剪的检测框。 - nosave：是否不保存任何图像或视频。 -...

PolygonZone 类中只有def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)这个方法

接下来，通过调用 clipped_detections.get_anchor_coordinates 方法获取裁剪后的检测结果的锚点（anchor）坐标，并进行向上取整和类型转换。然后，使用这些锚点坐标在 mask 属性中进行索引操作，得到一个布尔...

解释代码： def detect_cma(self): # pass model = self.model output_size = self.output_size # source = self.img2predict # file/dir/URL/glob, 0 for webcam imgsz = [640, 640] # inference size (pixels) conf_thres = 0.25 # confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold max_det = 1000 # maximum detections per image # device = self.device # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img = False # show results save_txt = False # save results to *.txt save_conf = False # save confidences in --save-txt labels save_crop = False # save cropped prediction boxes nosave = False # do not save images/videos classes = None # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3 agnostic_nms = False # class-agnostic NMS augment = False # ugmented inference visualize = False # visualize features line_thickness = 3 # bounding box thickness (pixels) hide_labels = False # hide labels hide_conf = False # hide confidences half = False # use FP16 half-precision inference dnn = False # use OpenCV DNN for ONNX inference source = str(self.vid_source) device = select_device(self.device) stride, names, pt, jit, onnx = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride) # check image size save_img = not nosave and not source.endswith('.txt') # save inference images

这段代码用于使用 YOLOv5 模型对图像或视频进行目标检测。它首先从类的属性中获取模型、输出大小、视频源等信息。然后设置了一些参数，如推理尺寸、置信度阈值、NMS IOU 阈值等。接着根据设备类型选择使用 CPU 还是 ...
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