写一个yolov5后处理代码

我可以为你提供一段示例代码，你可以根据自己的需要进行修改。以下是使用Yolov5后处理的示例代码：import cv2

# Load YOLOv5 weights
weights_file = "yolov5s.weights"
network = cv2.dnn.readNetFromDarknet(weights_file, 0)

# Create a post-processing object
postProcessor = cv2.dnn.NMSBoxes(network.getUnconnectedOutLayersNames(), 0.5, 0.5)

# Process and post-process the output
network.setInput(inputImage)
detection = network.forward()
postProcessor.process(detection)

# Draw the bounding boxes
for i in range(detection.shape[2]):
box = detection[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (255, 0, 0), 2)

相关问题

yolov5后处理代码

YOLOv5是一种目标检测算法，它的后处理代码用于在模型预测结果的基础上进行进一步处理和优化，以生成最终的目标检测结果。

首先，在后处理代码中，我们需要对模型的输出进行解码。YOLOv5的输入是一系列预测框（bounding box）和相应的置信度（confidence），我们需要对这些输出进行解码，得到真实的边界框坐标和类别信息。

解码之后，我们可以采用不同的策略来筛选出最终的检测结果。一种常见的策略是使用置信度阈值来过滤掉低置信度的预测框，以减少误检率。此外，还可以使用非最大抑制（NMS）来抑制重叠的预测框，从而得到更准确的检测结果。

除了筛选和抑制预测框，后处理代码还可以进行一些进一步的优化。例如，可以使用姿态估计算法对检测到的人体进行姿态估计，并将姿态信息与目标框关联起来。还可以将连续帧的检测结果进行跟踪，以获取更稳定的目标轨迹。

此外，后处理代码还可以根据需要对检测结果进行可视化。可以将检测框以及类别标签绘制在图像上，从而直观地展示目标检测结果。

总之，YOLOv5的后处理代码在模型的基础上进行解码、筛选、抑制和优化处理，最终生成精确的目标检测结果，并可以进行可视化展示。通过这一系列的处理，我们可以应用YOLOv5算法实现准确且高效的目标检测任务。

yolov5后处理 python代码

以下是一个简单的 YOLOv5 后处理 Python 代码示例：

import torch
from numpy import random

def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.1, iou_thres=0.6, classes=None, agnostic=False):
    """
    对 YOLOv5 预测的边界框进行非极大值抑制（NMS）。

    prediction: YOLOv5 模型的预测输出，包含所有检测边界框的信息。
    conf_thres: 置信度阈值，低于该值的边界框将被忽略。
    iou_thres: IOU 阈值，高于该值的边界框将被视为重叠，并进行 NMS 处理。
    classes: 只保留指定类别的边界框，如果为 None，则保留所有类别的边界框。
    agnostic: 是否对类别进行融合，即不考虑类别信息。

    返回值：经过 NMS 处理后的边界框信息。
    """

    # 从预测结果中提取边界框信息
    box_corner = prediction[:, :, :4]
    box_wh = box_corner[:, :, 2:4] - box_corner[:, :, :2]
    box_area = box_wh[..., 0] * box_wh[..., 1]
    box_center = (box_corner[:, :, 2:4] + box_corner[:, :, :2]) / 2

    # 根据置信度进行筛选
    scores = prediction[:, :, 4]
    score_mask = scores > conf_thres

    # 如果没有符合条件的边界框则返回空列表
    if score_mask.sum() == 0:
        return []

    # 按照置信度排序
    scores = scores[score_mask]
    boxes = torch.cat((box_center[score_mask], box_wh[score_mask]), 2)
    _, box_sort_idx = torch.sort(scores, descending=True)
    boxes = boxes[box_sort_idx]
    scores = scores[box_sort_idx]

    # 初始化 NMS 结果
    keep_boxes = []

    # 进行 NMS 处理
    while boxes.shape[0] > 0:
        current_box = boxes[0]
        current_score = scores[0]
        keep_boxes.append(current_box)

        if boxes.shape[0] == 1:
            break

        iou = bbox_iou(current_box.unsqueeze(0), boxes[1:])
        overlap_mask = iou > iou_thres

        if classes is not None and not agnostic:
            class_mask = boxes[:, 4] == classes
            overlap_mask = overlap_mask & class_mask.unsqueeze(1)

        boxes = boxes[~overlap_mask]
        scores = scores[~overlap_mask]

    return torch.stack(keep_boxes)

def bbox_iou(box1, box2):
    """
    计算两个边界框之间的 IOU。

    box1: 第一个边界框，可以是一个张量。
    box2: 第二个边界框，可以是一个张量或一个张量列表。

    返回值：IOU 值。
    """

    if box2.ndim == 1:
        box2 = box2.unsqueeze(0)

    b1_x1, b1_y1, b1_x2, b1_y2 = box1[:, 0], box1[:, 1], box1[:, 2], box1[:, 3]
    b2_x1, b2_y1, b2_x2, b2_y2 = box2[:, 0], box2[:, 1], box2[:, 2], box2[:, 3]

    inter_x1 = torch.max(b1_x1, b2_x1)
    inter_y1 = torch.max(b1_y1, b2_y1)
    inter_x2 = torch.min(b1_x2, b2_x2)
    inter_y2 = torch.min(b1_y2, b2_y2)

    inter_area = (inter_x2 - inter_x1).clamp(0) * (inter_y2 - inter_y1).clamp(0)
    box1_area = (b1_x2 - b1_x1) * (b1_y2 - b1_y1)
    box2_area = (b2_x2 - b2_x1) * (b2_y2 - b2_y1)
    iou = inter_area / (box1_area + box2_area - inter_area)

    return iou

def scale_coords(coords, img_shape, pad_shape):
    """
    将边界框坐标从缩放后的图像坐标转换为原始图像坐标。

    coords: 缩放后的边界框坐标，形状为 (n, 4)，其中 n 是边界框的数量。
    img_shape: 原始图像的形状，形状为 (height, width)。
    pad_shape: 缩放后的图像的形状，形状为 (height, width)。

    返回值：转换后的边界框坐标，形状为 (n, 4)。
    """

    gain = min(pad_shape[0] / img_shape[0], pad_shape[1] / img_shape[1])
    pad = (pad_shape - img_shape * gain) / 2
    coords[:, [0, 2]] -= pad[1]
    coords[:, [1, 3]] -= pad[0]
    coords[:, :4] /= gain

    return coords.round().astype(int)

def postprocess(prediction, img_size, conf_thres=0.1, iou_thres=0.6):
    """
    对 YOLOv5 模型的预测结果进行后处理，包括 NMS 和转换坐标到原始图像坐标系。

    prediction: YOLOv5 模型的预测输出，包含所有检测边界框的信息。
    img_size: 原始图像的形状，形状为 (height, width)。
    conf_thres: 置信度阈值，低于该值的边界框将被忽略。
    iou_thres: IOU 阈值，高于该值的边界框将被视为重叠，并进行 NMS 处理。

    返回值：经过 NMS 处理和坐标转换后的边界框信息。
    """

    # 进行 NMS 处理
    prediction[..., :4] = scale_coords(prediction[..., :4], img_size, img_size)
    output = [non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres) for pred in prediction]

    # 将边界框坐标转换为原始图像坐标系
    for i, pred in enumerate(output):
        for obj in pred:
            obj[:4] = scale_coords(obj[:4].unsqueeze(0), img_size, img_size).squeeze()
            obj[5] = i

    return output

这个代码示例包含了三个函数：

- `non_max_suppression()`：对 YOLOv5 预测的边界框进行非极大值抑制（NMS）处理；
- `bbox_iou()`：计算两个边界框之间的 IOU 值；
- `postprocess()`：对 YOLOv5 模型的预测结果进行后处理，包括 NMS 和转换坐标到原始图像坐标系。