import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Circle, Rectangle # 创建画布 fig = plt.figure(figsize=(14, 8)) fig.suptitle("Drone Environment Perception System", fontsize=16, fontweight='bold') # 创建子图布局 gs = fig.add_gridspec(3, 4) ax_cam = fig.add_subplot(gs[:, 0:2]) # 摄像头视图 ax_radar = fig.add_subplot(gs[0, 2:4], projection='polar') # 雷达图（极坐标） ax_path = fig.add_subplot(gs[1:, 2:4]) # 路径规划图 # 模拟摄像头画面（带YOLO检测结果） def plot_camera_view(ax): # 生成随机障碍物 np.random.seed(42) for _ in range(5): x = np.random.randint(20, 180) y = np.random.randint(20, 180) w = np.random.randint(10, 30) h = np.random.randint(10, 30) cls = np.random.choice(['person', 'car', 'tree', 'building']) conf = np.random.uniform(0.7, 0.95) # 绘制检测框 ax.add_patch(Rectangle((x, y), w, h, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none')) ax.text(x, y - 5, f"{cls} {conf:.2f}", color='white', fontsize=8, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.7)) # 无人机位置 ax.plot(100, 100, 'ro', markersize=10) ax.text(105, 105, 'Drone', color='white', fontsize=10) # 设置参数 ax.set_title("Live Camera View with YOLO Detection") ax.set_facecolor('black') ax.set_xlim(0, 200) ax.set_ylim(0, 200) ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # 雷达图 def plot_radar(ax): ax.set_title("Obstacle Radar", pad=20) ax.set_theta_zero_location('N') # 设置0度方向为北方 ax.set_theta_direction(-1) # 设置顺时针方向 ax.set_rlim(0, 50) # 设置半径范围 # 生成障碍物极坐标 angles = np.random.rand(5) * 2 * np.pi distances = np.random.randint(5, 50, 5) sizes = np.random.randint(10, 50, 5) ax.scatter(angles, distances, s=sizes, c='r', alpha=0.6) ax.fill_between(np.linspace(0, 2 * np.pi, 100), 0, 50, color='g', alpha=0.1) # 路径规划图 def plot_path_planning(ax): # 生成路径 x = np.linspace(0, 100, 100) y = 5 * np.sin(x / 10) + 0.1 * (x - 50) ** 2 # 障碍物 ax.add_patch(Circle((30, 30), 10, color='gray')) ax.add_patch(Rectangle((60, 40), 15, 15, color='gray')) # 路径 ax.plot(x, y, 'g-', linewidth=2, label='Planned Path') ax.plot(0, 0, 'bo', markersize=10, label='Start') ax.plot(100, 100, 'y*', markersize=15, label='Goal') ax.set_title("Path Planning (A* Algorithm)") ax.set_xlim(0, 100) ax.set_ylim(0, 100) ax.legend(loc='upper right') ax.grid(True) # 状态信息 status_text = """Status: Altitude: 50.2m Speed: 8.4m/s Obstacles Detected: 5 Battery: 78% GPS Satellites: 12 """ fig.text(0.05, 0.15, status_text, fontfamily='monospace', bbox=dict(facecolor='lightgray', alpha=0.8)) # 绘制所有组件 plot_camera_view(ax_cam) plot_radar(ax_radar) plot_path_planning(ax_path) plt.tight_layout() plt.show() 圈框的图片不合适，我想自己加入 图片然后框选在生成剩下的效果

<think>好的，我现在需要解决的问题是如何修改现有的Python代码，使其能够使用用户自定义的图片，并在图片上添加检测框，同时保持其他部分的效果不变。用户提到原来的代码中模拟的摄像头画面不合适，想用自己的图片并框选后生成剩下的效果。 首先，我需要回顾原始代码的结构。代码使用matplotlib创建了三个子图：摄像头视图（ax_cam）、雷达图（ax_radar）和路径规划图（ax_path）。其中，摄像头视图部分用随机生成的矩形框模拟YOLO检测结果，用户希望替换这部分为真实图片，并在图片上绘制检测框。 步骤一：替换模拟数据为真实图片。原来的plot_camera_view函数生成了随机障碍物，并绘制在ax_cam上。要替换为真实图片，需要使用plt.imread或类似函数加载图片，然后通过ax.imshow显示图片。需要注意图片的尺寸和坐标系的适配，可能需要调整ax的xlim和ylim，或者使用extent参数来匹配图片的实际尺寸。 步骤二：处理检测框的位置。用户可能需要提供检测框的坐标信息，或者从文件（如YOLO的txt标注文件）中读取。假设用户已经有检测数据，可能是以列表或文件形式存储的，每个检测结果包含类别、置信度、边界框坐标（如x_center, y_center, width, height，或者是左上角坐标和宽高）。需要将这些坐标转换为绘图所需的格式，可能需要坐标系的转换，因为图片显示时可能使用像素坐标系，而matplotlib的默认坐标可能不同。 步骤三：调整绘图参数。原来的代码中，ax_cam设置了xlim和ylim为0到200，这是因为模拟的图片是200x200的。使用真实图片后，需要根据图片的实际尺寸调整这些范围，或者让matplotlib自动调整。例如，如果图片是640x480，则ax.set_xlim(0, 640)和ax.set_ylim(0, 480)，或者在imshow时指定extent参数。 步骤四：保持其他图表不变。用户希望保留雷达图和路径规划图的效果，因此只需要修改摄像头视图的部分，其他部分不需要改动。 可能的挑战： 1. 图片的显示和坐标对齐问题。需要确保检测框的位置正确，尤其是在使用imshow后，坐标原点可能在左上角还是左下角的问题。matplotlib的imshow默认将原点放在左上角，而绘图的坐标系可能默认左下角为原点，这可能导致检测框的位置错误。需要调整坐标轴的方向，或者在处理检测框坐标时进行转换。 解决方案： - 使用ax.imshow(img, origin='upper')来保持图片的原点在左上角，这样检测框的坐标可以直接对应像素坐标。 - 或者在加载图片时，将Y轴进行反转，使得原点在左下角，与常规的数学坐标系一致。这取决于用户的数据格式。 示例代码修改： 在plot_camera_view函数中，首先加载用户提供的图片，并显示在ax_cam上。然后读取检测框的数据，可能来自文件或列表，然后绘制矩形和文本。 假设用户有一个图片文件“drone_view.jpg”，并且检测数据存储在一个列表中，例如： detections = [ {'class': 'person', 'conf': 0.85, 'x': 100, 'y': 150, 'w': 30, 'h': 50}, ... ] 修改后的plot_camera_view函数可能如下： def plot_camera_view(ax): # 加载图片 img = plt.imread('drone_view.jpg') ax.imshow(img, origin='upper') # 假设原点在左上角 # 假设detections是用户提供的检测列表 detections = [...] # 用户需要提供自己的检测数据 for detection in detections: x = detection['x'] y = detection['y'] w = detection['w'] h = detection['h'] cls = detection['class'] conf = detection['conf'] # 绘制矩形框，注意坐标可能需要调整（例如，从中心坐标转为左上角） # 如果检测数据是中心坐标，需要转换为左上角坐标 # rect_x = x - w/2 # rect_y = y - h/2 rect = Rectangle((x, y), w, h, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) ax.text(x, y - 5, f"{cls} {conf:.2f}", color='white', fontsize=8, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.7)) # 无人机位置可能需要根据图片调整 ax.plot(...) ax.text(...) # 设置参数，可能需要根据图片尺寸调整 ax.set_xlim(0, img.shape[1]) ax.set_ylim(img.shape[0], 0) # 保持原点在左上角 用户需要准备自己的图片和检测数据，并替换模拟数据部分。此外，可能需要调整无人机的标记位置，确保其在图片中的正确位置。 如果用户的检测数据是YOLO格式（归一化的中心坐标、宽高），则需要将这些坐标转换为绝对像素坐标。例如，如果图片尺寸为width和height，则： x_center = x_center_normalized * width y_center = y_center_normalized * height w = w_normalized * width h = h_normalized * height 然后左上角坐标为 (x_center - w/2, y_center - h/2) 因此，在代码中需要进行这样的转换，然后绘制矩形。 总结修改步骤： 1. 加载用户图片，显示在ax_cam。 2. 读取检测数据，转换为正确的坐标格式。 3. 绘制检测框和标签。 4. 调整坐标轴范围和设置，确保图片和框正确显示。</think>为了使代码能够使用自定义图片并添加检测框，需要修改摄像头视图部分的代码，使用真实图片数据和检测框坐标： ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle def plot_camera_view(ax, img_path, detections): """参数说明： img_path: 自定义图片路径 detections: 检测框列表，格式示例： [{ 'class': 'person', 'confidence': 0.9, 'bbox': (x_min, y_min, width, height) # 绝对像素坐标 }, ...] """ # 加载自定义图片 img = plt.imread(img_path) ax.imshow(img, origin='upper') # 保持像素坐标系 # 绘制检测框 for detection in detections: x, y, w, h = detection['bbox'] rect = Rectangle((x, y), w, h, linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none') ax.add_patch(rect) ax.text(x, y-15, f"{detection['class']} {detection['confidence']:.2f}", color='white', fontsize=8, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.7)) # 设置坐标轴参数 ax.set_title("Live Camera View with YOLO Detection") ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_xlim(0, img.shape[1]) ax.set_ylim(img.shape[0], 0) # 保持图片方向正确 # 使用示例 detections = [ { 'class': 'person', 'confidence': 0.89, 'bbox': (100, 150, 30, 50) # (x,y,w,h) }, # 添加更多检测结果... ] fig = plt.figure(figsize=(14, 8)) ax_cam = fig.add_subplot(131) plot_camera_view(ax_cam, "your_image.jpg", detections) # 其他子图（雷达和路径规划）保持原有代码不变 plt.show() ``` **修改说明：** 1. `plot_camera_view` 函数现在接受图片路径和检测数据作为参数 2. 使用绝对像素坐标系统（原点在左上角），与常规图像处理坐标系一致 3. 检测框数据需要以绝对像素坐标提供（x_min, y_min, width, height） 4. 移除了模拟数据生成部分，改用真实图片和检测数据 **注意事项：** 1. 确保检测框坐标使用图片的实际像素坐标 2. 图片格式支持常见格式（JPG/PNG等） 3. 如果使用YOLO格式的归一化坐标，需要先进行转换： ```python # YOLO格式转换示例（假设img_width和img_height已知） def yolo_to_pixel(yolo_coords, img_width, img_height): x_center, y_center, w, h = yolo_coords x = (x_center - w/2) * img_width y = (y_center - h/2) * img_height width = w * img_width height = h * img_height return (x, y, width, height) ```