yolov5获取屏幕截图坐标

很抱歉，根据提供的引用内容，无法回答关于yolov5获取屏幕截图坐标的问题。引用中提到了如何通过playwright获取滑块元素的位置和大小，但并没有提到如何获取屏幕截图坐标。引用中提到了使用yolov5识别缺口位置获取缺口的x坐标，但并没有提到如何获取屏幕截图坐标。引用中提到了放入yolov5的源码并安装相关库，但并没有提到如何获取屏幕截图坐标。如果您有更多的信息或者问题，请提供更详细的引用内容或者具体问题。

相关问题

yolov5实时检测屏幕并输出坐标python代码

以下是使用 YOLOv5 实时检测屏幕并输出检测框的左上角和右下角坐标的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np
import time
from PIL import ImageGrab

# 加载 YOLOv5 检测模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov5.weights", "yolov5.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
    
# 设置输入图片大小
input_size = (640, 640)

# 循环检测屏幕
while True:
    start_time = time.time()
    
    # 获取屏幕截图
    img = ImageGrab.grab(bbox=(0, 0, 1920, 1080))
    
    # 将 PIL 图片转换为 OpenCV 图片
    img = cv2.cvtColor(np.array(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
    
    # 对图片进行预处理
    img = cv2.resize(img, input_size)
    img = img.transpose((2, 0, 1))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = img / 255.0
    
    # 运行 YOLOv5 检测
    net.setInput(img)
    outputs = net.forward()
    
    # 处理检测结果
    conf_threshold = 0.5
    nms_threshold = 0.4
    boxes = []
    confidences = []
    class_ids = []
    for output in outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > conf_threshold:
                center_x = int(detection[0] * input_size[0])
                center_y = int(detection[1] * input_size[1])
                width = int(detection[2] * input_size[0])
                height = int(detection[3] * input_size[1])
                left = int(center_x - width / 2)
                top = int(center_y - height / 2)
                boxes.append([left, top, width, height])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)
    
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_threshold, nms_threshold)
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        left = box[0]
        top = box[1]
        width = box[2]
        height = box[3]
        label = classes[class_ids[i]]
        cv2.rectangle(img, (left, top), (left + width, top + height), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, label, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        
        # 输出检测框的左上角和右下角坐标
        print("检测到 {}，左上角坐标：({},{})，右下角坐标：({}, {})".format(label, left, top, left + width, top + height))
        
    # 显示检测结果
    cv2.imshow("Screen", img)
    cv2.waitKey(1)
    
    end_time = time.time()
    fps = 1 / (end_time - start_time)
    print("FPS: {:.2f}".format(fps))

该代码会在控制台输出检测框的左上角和右下角坐标，方便后续的操作。同时，该代码可能会占用较高的 CPU 和内存资源，需要注意设备性能。

现有自己使用yolov8训练的模型test，假设标签有5个,请编写出先检查当前屏幕截图是否有模型中的标签，如果有，获取其中目标坐标的程序

首先，你需要将YOLOv8模型集成到你的程序中，这通常涉及到加载预训练权重和配置文件。以下是一个简单的Python示例，使用`opencv-python`库处理图片，并使用`yolo-v8-pytorch`或其他支持的YOLOv8 API来检测物体并获取坐标：

import cv2
from yolov8 import YOLO

# 初始化YOLov8模型
yolo = YOLO(weights='./yolov8.weights', config='./yolov8.cfg')

# 检查屏幕截图（假设为变量screen_img）
def check_and_get_coordinates(screen_img):
    # 转换图片为模型所需的输入格式
    img_input = cv2.resize(screen_img, (640, 640))
    img_input = img_input[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB and change dimensions

    # 进行预测
    boxes, confs, class_ids = yolo.detect(img_input)

    # 检查是否有模型中的标签
    if len(class_ids) > 0:
        for i, box in enumerate(boxes):
            if class_ids[i] in [your_labels]:  # 将这里替换为你的5个标签
                x, y, w, h = box
                target_coords = (x, y, w, h)  # 目标坐标
                return target_coords
    else:
        return None

# 使用屏幕截图路径代替screen_img
screen_img_path = 'path_to_your_screenshot.jpg'
coordinates = check_and_get_coordinates(cv2.imread(screen_img_path))

if coordinates:
    print(f"Detected object with label found at {coordinates}")
else:
    print("No objects with known labels detected")