yolov7 推理输出

首先，需要将YOLOv5输出的张量转换为可读的坐标和类别信息。这个过程可以使用以下步骤来完成： 1. 从YOLOv5输出的张量中提取坐标和类别信息。这需要根据YOLOv5的输出格式进行解析。通常情况下，YOLOv5输出的张量是一个4维张量，其中第1维表示批次大小，第2维表示框的数量，第3维表示框的属性（如中心坐标、宽度、高度等），第4维表示类别预测概率。 2. 将坐标信息转换为实际图像中的坐标。这需要根据图像的大小和YOLOv5模型的输入大小进行缩放。例如，如果模型输入大小为416x416，而图像大小为800x600，则需要将坐标信息缩放为800/416倍。 3. 将类别预测概率转换为实际类别。这需要根据YOLOv5模型训练时使用的类别标签进行转换。 4. 将解析后的坐标信息和类别信息绘制在原始图像上。这可以使用OpenCV的绘图函数来完成。例如，可以使用cv::rectangle函数绘制矩形框，使用cv::putText函数绘制类别标签。 下面是一个示例代码，用于解析YOLOv5输出的张量并绘制检测结果： ```C++ // 假设YOLOv5的输出张量为output，图像大小为img_size，类别标签为class_labels // 假设每个框的属性为(x, y, w, h)，其中(x, y)表示矩形框中心坐标，(w, h)表示矩形框的宽度和高度 const float* output_data = output.ptr<float>(0); // 获取输出数据指针 const int num_boxes = output.size[1]; // 获取框的数量 // 遍历所有框 for (int i = 0; i < num_boxes; ++i) { int offset = i * (5 + class_labels.size()); // 计算当前框的偏移量 // 获取框的属性 float x = output_data[offset + 0]; float y = output_data[offset + 1]; float w = output_data[offset + 2]; float h = output_data[offset + 3]; // 将属性转换为实际坐标 x *= img_size.width; y *= img_size.height; w *= img_size.width; h *= img_size.height; // 计算矩形框的左上角和右下角坐标 cv::Point pt1(x - w / 2, y - h / 2); cv::Point pt2(x + w / 2, y + h / 2); // 获取类别预测概率 std::vector<float> class_probs(class_labels.size()); for (int j = 0; j < class_labels.size(); ++j) { class_probs[j] = output_data[offset + 5 + j]; } // 获取最大概率的类别 int max_class_idx = std::distance(class_probs.begin(), std::max_element(class_probs.begin(), class_probs.end())); std::string class_label = class_labels[max_class_idx]; // 绘制矩形框和类别标签 cv::rectangle(img, pt1, pt2, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); cv::putText(img, class_label, pt1, cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, cv::Scalar(0, 255, 0), 2); } ```

要使用OpenCV C++解析Yolov5的推理输出结果，需要遵循以下步骤： 1.读取推理输出文件：Yolov5的推理输出通常是保存在一个文本文件中。使用C++的文件操作函数，可以读取该文件并将其存储到内存中。 2.解析输出信息：将存储在内存中的推理输出信息解析为一个包含所有检测目标信息的结构体或向量。每个目标的信息包括目标边界框的位置和大小、目标类别、以及目标置信度等信息。 3.绘制检测结果：使用OpenCV的绘图函数，将解析出的每个目标的信息在图像或视频中绘制出来。绘制的内容包括目标边界框的矩形框、目标类别标签、以及置信度等信息。 以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用OpenCV C++解析Yolov5的推理输出结果： ```c++ #include <fstream> #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; struct DetectionObject { Rect bbox; string label; float confidence; }; vector<DetectionObject> parse_yolov5_output(const string& output_file, float confidence_threshold = 0.5) { vector<DetectionObject> detection_objects; ifstream ifs(output_file); string line; while (getline(ifs, line)) { vector<string> fields; stringstream ss(line); string field; while (getline(ss, field, ' ')) { fields.push_back(field); } if (fields.size() == 6) { float confidence = stof(fields[4]); if (confidence > confidence_threshold) { Rect bbox(stoi(fields[0]), stoi(fields[1]), stoi(fields[2]), stoi(fields[3])); string label = fields[5]; detection_objects.push_back({bbox, label, confidence}); } } } return detection_objects; } void draw_detection_result(Mat& image, const vector<DetectionObject>& detection_objects) { for (const auto& obj : detection_objects) { rectangle(image, obj.bbox, Scalar(0, 0, 255), 2); putText(image, obj.label, Point(obj.bbox.x, obj.bbox.y - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 255), 1); putText(image, to_string(obj.confidence), Point(obj.bbox.x + obj.bbox.width, obj.bbox.y - 5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 255), 1); } } int main(int argc, char** argv) { string output_file = "yolov5_output.txt"; Mat image = imread("test.jpg"); vector<DetectionObject> detection_objects = parse_yolov5_output(output_file); draw_detection_result(image, detection_objects); imshow("Detection Result", image); waitKey(0); return 0; } ``` 在上述示例代码中，`parse_yolov5_output`函数用于解析Yolov5的推理输出文件，返回一个包含所有检测目标信息的结构体向量；`draw_detection_result`函数用于将解析出的检测目标信息在图像中绘制出来。最后在`main`函数中，读取图像，并调用上述两个函数进行解析和绘图，并显示结果。