sv 字符串转换成路径

我理解您的意思是将一个形如 "a/b/c" 的字符串转换成路径。

在 Unix/Linux 系统中，路径使用斜杠 `/` 分隔各级目录，因此可以使用以下代码将字符串转换成路径：

s = "a/b/c"
path = "/" + s.replace("/", "/")

这里先将所有的 `/` 替换成 `//`，然后在开头加上 `/`，就得到了一个合法的路径 `/a/b/c`。

如果您使用的是 Windows 系统，路径使用反斜杠 `\` 分隔各级目录，可以这样实现：

s = "a/b/c"
path = "\\".join(s.split("/"))

这里先使用 `split` 方法将字符串按照 `/` 分割成列表，然后使用 `join` 方法将列表中的元素用 `\` 连接起来，就得到了一个合法的路径 `a\b\c`。需要注意的是，在 Python 中 `\` 是转义字符，因此需要使用两个反斜杠才表示一个反斜杠。

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import json import base64 from PIL import Image import io from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") 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] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)

这段代码是一个处理函数，根据输入的图像进行OLOv8 目标检测，并返回检测结果。

首先，在 `init_context` 函数中，设置了 YOLOv8 模型的路径并加载模型。这个函数在每次函数实例化时会被调用。

然后，在 `handler` 函数中，接收到 HTTP 请求的事件数据。根据传入的图片数据和阈值，进行目标检测。以下是代码的主要步骤：

1. 解码并读取传入的图片数据。
2. 设置阈值，并将其赋值给 YOLOv8 模型的 `conf` 属性。
3. 使用 PIL 库中的 `Image` 类打开图像。
4. 将图像传入 YOLOv8 模型进行目标检测，得到结果 `yolo_results`。
5. 从 `yolo_results` 中获取标签和检测结果。
6. 根据阈值过滤掉置信度低于阈值的检测结果。
7. 将检测框的坐标、置信度、标签等信息整理为字典，并添加到 `results` 列表中。
8. 将结果列表转换为 JSON 字符串作为 HTTP 响应返回。

可以看出，这段代码使用了 `ultralytics` 库中的 YOLOv8 模型进行目标检测，并使用了 `supervision` 库来处理检测结果。返回的结果是一个 JSON 字符串，包含了每个检测结果的置信度、标签和边界框坐标等信息。