YOLOv7检测框加序号
时间: 2023-07-01 19:13:47 浏览: 67
要在检测框上加上序号,可以使用OpenCV库对检测结果进行处理。具体步骤如下:
1. 遍历检测到的所有目标,获取其边界框的左上角坐标和右下角坐标。
2. 在边界框的中心位置添加目标序号。
3. 使用cv2.putText()函数在边界框上添加目标序号。
下面是一个简单的示例代码:
```
import cv2
# 加载模型并进行目标检测
model = cv2.dnn.readNetFromDarknet(<yolo配置文件路径>, <yolo权重文件路径>)
image = cv2.imread(<待检测图片路径>)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
model.setInput(blob)
layer_names = model.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0]-1] for i in model.getUnconnectedOutLayers()]
outputs = model.forward(output_layers)
# 遍历检测到的所有目标,添加序号
for output in outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > <置信度阈值>:
center_x = int(detection[0] * <图片宽度>)
center_y = int(detection[1] * <图片高度>)
w = int(detection[2] * <图片宽度>)
h = int(detection[3] * <图片高度>)
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, str(class_id), (center_x, center_y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,<置信度阈值>可以根据需要进行调整,用于过滤低置信度的检测结果。另外,需要根据具体的模型和数据集调整目标类别数和类别名称。