yolo v5 mp图绘制
时间: 2025-06-21 19:45:24 浏览: 8
### YOLOv5 中的关键点检测与 MP 图绘制
YOLOv5 支持多种任务,其中包括关键点检测。为了实现市场点(Market Point, MP)图的绘制,可以按照以下方法操作:
#### 数据准备
在进行关键点检测之前,需要准备好标注数据集。通常情况下,这些数据应遵循 COCO Keypoint 的格式标准[^3]。确保数据集中包含了目标对象及其对应的关键点位置。
#### 配置模型
YOLOv5 提供了针对关键点检测优化过的模型配置文件 `yolov5s-pose.yaml` 或其他变体。如果计划自定义调整网络结构,则需修改对应的 YAML 文件来适配特定需求[^1]。
#### 训练过程中的参数调节
对于微调已有权重的情况,推荐将初始学习率设定为 \(5 \times 10^{-4}\)[^2];而当从头开始训练时,则可采用较高的默认值如 \(1 \times 10^{-3}\) 来加速收敛进程[^2]。
#### 结果可视化 - 绘制MP图表
完成训练之后,在验证阶段或者推理过程中可以通过如下方式展示预测结果并生成所需图形:
```python
from matplotlib import pyplot as plt
import cv2
import numpy as np
def plot_keypoints(image_path, keypoints):
img = cv2.imread(image_path)
img_with_kpts = img.copy()
for kp in keypoints:
x, y = int(kp[0]), int(kp[1])
cv2.circle(img_with_kpts, (x,y), radius=5, color=(0,255,0), thickness=-1)
plt.figure(figsize=[10,10])
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_with_kpts, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.axis('off')
plt.show()
```
上述脚本片段展示了如何读取图像以及在其上标记出各个关键部位的位置信息。通过循环遍历所有检测到的关键点列表(`keypoints`),利用 OpenCV 库函数绘制圆圈表示每一个节点所在之处,并最终借助 Matplotlib 展现整体效果。
注意:此部分代码仅为示意用途,请依据具体项目环境做适当改动。
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