YOLOv5检测框
时间: 2025-03-16 08:21:05 浏览: 58
### YOLOv5检测框绘制实现方式
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，其核心功能之一就是通过预测边界框来定位图像中的对象。以下是关于如何在 YOLOv5 中实现检测框绘制的具体方法。
#### 1. 检测框的基础概念
YOLOv5 的检测结果通常以张量形式返回，其中每一行表示一个检测到的对象，包含五个主要字段：`[x_center, y_center, width, height, confidence]` 和类别概率分布向量。这些字段分别代表检测框中心坐标、宽高以及置信度分数[^1]。
为了可视化检测结果，在实际应用中需要将上述数据转换为矩形框的形式并叠加到原始图片上。
#### 2. 绘制检测框的核心函数
YOLOv5 提供了一个内置工具类 `utils.plots.Plotter` 来处理绘图操作。该类封装了 OpenCV 库的功能，用于简化检测框的渲染过程。具体来说：
- **输入参数**: 需要传入一张 BGR 图像（OpenCV 默认格式）、检测结果列表和标签名称。
- **输出效果**: 返回带有标注框的新图像。
下面是一个简单的代码片段展示如何调用此模块完成任务:
```python
from utils.plots import Annotator
import cv2
def draw_boxes(image, detections, names):
annotator = Annotator(image.copy(), line_width=3, example='class')
for *xyxy, conf, cls in reversed(detections):
c = int(cls) # 类别索引
label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
annotator.box_label(xyxy, label, color=(0, 255, 0))
return annotator.result()
```
在此基础上，可以进一步调整颜色方案或者字体大小等属性满足个性化需求。
#### 3. 自定义样式选项
除了默认设置外，还可以自定义更多显示特性比如线条粗细(`line_thickness`)、文字位置偏移等等。如果希望更灵活控制，则可以直接基于 OpenCV 手动编写逻辑替代 Plotter 方法。
例如修改边界的厚度与透明度填充效果如下所示:
```python
alpha = 0.5 # 设置透明度因子
overlay = image.copy()
for det in detections:
x_min, y_min, x_max, y_max = map(int,det[:4])
class_id = int(det[-1])
rect_color = (255,0 ,0 ) # 定义蓝色作为包围盒的颜色
# Draw rectangle on overlay with alpha blending.
cv2.rectangle(overlay,(x_min,y_min),(x_max,y_max),rect_color,-1)
cv2.addWeighted(overlay,alpha,image,1-alpha,0,image)
cv2.imshow('Detected Objects',image)
cv2.waitKey(0)
```
以上即完成了基本定制化表现形式的设计思路介绍.
---
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- 源码下载.txt：这同样是一个文本文件，顾名思义，它可能包含了一个新闻系统示例的源代码下载链接或指引。用户可以根据指引下载到该新闻发布系统的源代码，进行学习或进一步的定制开发。
- 动态网站制作指南.url：这个文件是一个URL快捷方式，它指向一个网页资源，该资源可能包含关于动态网站制作的教程、指南或者最佳实践，这对于理解动态网站的工作原理和开发技术将非常有帮助。
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- **Windows 98系统替换方法**: 直接将重命名后的Notepad2.exe复制到C:\Windows和C:\Windows\System32目录下，替换旧的记事本程序。
#### 关闭系统文件保护的方法
- 通过修改Windows注册表中的"SFCDisable"键值，可以临时禁用Windows系统的文件保护功能。设置键值为"FFFFFF9D"则关闭文件保护，设置为"0"则重新启用。
#### 下载地址
- 提供了Notepad2的下载链接，用户可以通过该链接获取安装包。
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1