# 行循环whiley_max<image_height:# 设置起始切分坐标x_min=x_max=0y_max=y_min+slice_height# 列循环whilex_max<image_width:x_max=x_min+slice_width# 如果图像不够切分,框往左或往上移动ify_max>image_heightorx_max>image_width:xmax=min(image_width,x_max)ymax=min(image_height,y_max)xmin...
slicing import slice_image slice_image_result = slice_image( image=image_path, output_file_name=output_file_name, output_dir=output_dir, slice_height=256, slice_width=256, overlap_height_ratio=0.2, overlap_width_ratio=0.2, ) Slice a COCO formatted dataset: from sahi.slicing import slice_...
* @param slice_num_h 水平部分切割数量 * @param slice_nms_v 垂直部分切割数量 * @param overlap_ratio 重叠区域比例,计算重叠区域时按照宽高最大值来计算 */voidslice(constuint8_t*image,std::vector<cv::Mat>&slice_images,constintwidth,constintheight,constintslice_num_h,constintslice_num_v,cons...
Slice an image: from sahi.slicing import slice_image slice_image_result = slice_image( image=image_path, output_file_name=output_file_name, output_dir=output_dir, slice_height=256, slice_width=256, overlap_height_ratio=0.2, overlap_width_ratio=0.2, ) Slice a COCO formatted dataset: fr...
sahi coco slice --image_dir ./ --dataset_json_path annotations.json 然后再当前目录下生成runs文件夹 可以加参数--slice_size 640目前只能长宽相同 4.coco数据集可视化 参考链接https://blog.51cto.com/u_16213710/10144288 点击查看代码 importosfrompycocotools.cocoimportCOCOfromskimageimportiofrommatplotlibim...
slice_width = 256, overlap_height_ratio = 0.2, overlap_width_ratio = 0.2 ) 可视化预测对象 result.export_visuals(export_dir="demo_data/") Image("demo_data/prediction_visual.png") 预测的同一张图片进行对比,肉眼可见的是:“抓到的目标”变多了!当然,一张图片的预测时间也变长了,这属于典型的以...
image = read_image(image_dir) 最后,我们可以执行切片预测。在本例中,我们将在重叠率为 0.2 的 256x256 切片上执行预测: result = get_sliced_prediction( image, detection_model, slice_height = 256, slice_width = 256, overlap_height_ratio = 0.2, overlap_width_ratio = 0.2 ) 在原始图像上可视化...
SAHI 不仅提供了slice 版推理函数get_sliced_prediction(), 而且也提供了原始Yolo的简单封装推理函数get_prediction(), 这两个函数返回类型统一为sahi.prediction.PredictionResult, 这样我们可以方便切换不同predict函数. 步骤3: 使用推理结果对象做进一步处理
result.export_visuals(export_dir="demo_data/")Image("demo_data/prediction_visual.png") Sliced Inference with YOLO11 Perform sliced inference by specifying the slice dimensions and overlap ratios: fromsahi.predictimportget_sliced_predictionresult=get_sliced_prediction("demo_data/small-vehicles1.jpeg"...
!pip install sahi !pip install -U scikit-image imagecodecs Step02: 基于SAHI切图。PP-YOLOE-SOD现支持的切图尺寸有三种: 模型数据集SLICE_SIZEOVERLAP_RATIO PP-YOLOE-P2-l DOTA 500 0.25 PP-YOLOE-P2-l Xview 400 0.25 PP-YOLOE-l VisDrone-DET 640 0.25 在上文我们提到,本项目数据集的尺寸是[...