yolov5画框的函数
时间: 2023-10-29 15:59:06 浏览: 245
YOLOv5的绘图函数是`plot_one_box()`。这个函数用于在图像上绘制边界框，并且可以添加类别标签和置信度等信息。在TPH-YOLOv5中，绘图代码与YOLOv5-6.0版本一样。
绘图函数`plot_one_box()`的源码逻辑分析可以帮助我们理解其实现过程。在该函数中，可以使用`cv2.putText()`函数来添加类别标签。然而，`cv2.putText()`函数的`getTextSize()`方法在计算字符尺寸时似乎并不支持中文。
如果想要在YOLOv5中添加中文标签，可以根据不同类别名称的长度自定义标签的宽度调整。通过调整标签的宽度，可以确保中文字符可以完整显示在边界框内。
总结起来，YOLOv5的绘图函数是`plot_one_box()`，它可以用于在图像上绘制边界框，并且可以添加类别标签和置信度等信息。如果想要在TPH-YOLOv5中添加中文标签，可以根据不同类别名称的长度自定义标签的宽度调整。
相关问题
yolov5画框的代码解析
以下是使用yolov5进行目标检测并画框的代码解析：
```python
import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5x', pretrained=True)
# 加载图片
img = Image.open('test.jpg')
# 进行目标检测
results = model(img)
# 获取检测结果
boxes = results.xyxy[0].numpy()
scores = results.xyxy[0][:, 4].numpy()
classes = results.xyxy[0][:, 5].numpy().astype(int)
# 画框
img = np.array(img)
for i in range(len(boxes)):
if scores[i] > 0.5:
x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, str(classes[i]), (int(x1), int(y1)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
plt.imshow(img[:, :, ::-1])
plt.show()
```
代码解析：
1. 首先使用torch.hub.load()函数加载yolov5模型，这里选择了yolov5x模型。
2. 加载待检测的图片。
3. 使用模型对图片进行目标检测，得到检测结果。
4. 从检测结果中获取目标框的坐标、置信度和类别。
5. 遍历所有目标框，如果置信度大于0.5，则在图片上画出目标框和类别。
6. 显示结果。
yolov8画框代码
YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一个先进的目标检测算法，它基于YOLO系列，通常用于实时场景中的物体定位。关于画框的代码，YOLOv8会预测出每个检测到的目标的位置以及对应的类别概率，并将结果可视化成包含边界框（bounding box）的图像。这个过程涉及到模型推理、非极大值抑制（NMS）、坐标转换等步骤。
在Python中，通常使用OpenCV库来显示带框的图像。下面是一个简单的例子，假设你已经有了YOLOv8的预测结果：
```python
import cv2
import numpy as np
def draw_boxes(image, boxes, classes, scores):
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
for i, (box, class_id, score) in enumerate(zip(boxes, classes, scores)):
x, y, w, h = box
label = f'{classes[class_id]} {score:.2f}'
color = tuple(int(c) for c in colors[class_id])
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)
cv2.putText(image, label, (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
# 使用YOLOv8预测并绘制
predictions = yolov8_inference() # 这里需要你自己实现YOLOv8的推理函数
image_with_boxes = draw_boxes(image, predictions['boxes'], predictions['labels'], predictions['scores'])
cv2.imshow('Detection Results', image_with_boxes)
cv2.waitKey(0) # 等待用户按键关闭窗口
```
注意，这只是一个基础示例，实际应用中你可能需要处理更复杂的输入和输出，例如读取图片、调整画框颜色等。
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1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1