sv 字符串转为路径

在Linux系统中，sv字符串通常用来描述Unix域套接字（Unix Domain Socket）的地址，包含了套接字所在的目录和文件名。将sv字符串转为路径的方法如下：

1. 获取sv字符串中的目录名和文件名部分
2. 如果目录名部分为空，则表示该套接字在默认目录下（通常是/var/run），否则将目录名部分与默认目录拼接成完整的目录路径
3. 将完整的目录路径与文件名部分拼接成完整的Unix域套接字文件路径

例如，如果一个sv字符串为"my_socket"，则它对应的Unix域套接字文件路径为"/var/run/my_socket"。如果一个sv字符串为"/tmp/my_socket"，则它对应的Unix域套接字文件路径为"/tmp/my_socket"。

相关问题

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。