YOLOV5输出物体坐标
时间: 2025-01-31 12:02:12 浏览: 46
### YOLOv5 模型输出物体坐标详解
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测算法,在处理图像中的对象时会返回边界框的位置信息。为了获取这些位置数据,可以遍历 `reversed(det)` 中的对象来访问每个检测结果。
对于每一个检测到的目标,`xyxy` 数组包含了四个数值,分别代表矩形框的两个对角线端点 `(x_min, y_min)` 和 `(x_max, y_max)` 的像素坐标[^2]:
```python
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
```
上述代码片段展示了如何解析出左上角 (`c1`) 和右下角 (`c2`) 坐标。通过简单的算术运算还可以计算其他三个顶点以及中心点的位置:
- 左上点的坐标为: \( \left(x_{min},y_{min}\right)\)
- 右上点的坐标为: \( \left(x_{max},y_{min}\right)\)
- 左下点的坐标为: \( \left(x_{min},y_{max}\right)\)
- 右下点的坐标为: \( \left(x_{max},y_{max}\right)\)
而中心点可以通过平均宽度和高度得到:
\[ center_x=\frac{x_{max}-x_{min}}{2}+x_{min};\quad center_y=\frac{y_{max}-y_{min}}{2}+y_{min} \][^2]
当想要在图像中标记这些坐标时,需要注意 OpenCV 函数 `cv2.putText()` 接受的是整数类型的坐标参数而不是浮点数或元组形式的中心点。因此应该先转换成合适的格式再调用此方法绘制文字标签[^1]:
```python
import cv2
def draw_labels(image, xyxy):
# 计算并打印中心点和其他重要信息...
label_position = (int(center_x), int(center_y)) # 将中心点转为整数
font_face = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 0.8
color = (255, 255, 255) # 白色字体颜色
thickness = 2
image_with_label = cv2.putText(
img=image,
text=f'({center_x:.0f},{center_y:.0f})',
org=label_position,
fontFace=font_face,
fontScale=font_scale,
color=color,
thickness=thickness
)
return image_with_label
```
这段代码定义了一个辅助函数用于接收原始图片与边界框信息作为输入,并在其上添加带有坐标的文本标记。注意这里的 `label_position` 需要被设置为中心点或其他适当位置以便于阅读所附加的信息。
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