默认值为False,表示使用默认的帧率。 line_width:边界框的线宽。如果设置为None,则根据图像大小进行自动缩放。默认值为None。 visualize:是否可视化模型特征。默认值为False。 augment:是否对预测源应用图像增强。默认值为False。 agnostic_nms:是否使用类别无关的NMS。默认值为False。 retina_masks:是否使用高分辨率的分...
'0.99' show_boxes: True # (bool) show prediction boxes line_width: # (int, optional) line width of the bounding boxes. Scaled to image size if None. 也可以直接在detect.py程序中直接设置参数。L类似这种可以将线粗调整为8. 一、Fuse指的是什么 Fuse是指模型的一些模块进行融合,最常见的就是...
(img, line_width=2, example=str(names)) for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape[2:]).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) label = f'{names[c]} {conf:.2f}' annotator....
LINE_AA) if self.pil: # Convert numpy array (image) back to PIL image format and update self.im self.fromarray(self.im) # Convert numpy array back to PIL image def rectangle(self, xy, fill=None, outline=None, width=1): """Add rectangle to image (PIL-only).""" self.draw....
line_width:边界框的线宽。如果设置为None,则根据图像大小进行自动缩放。默认值为None。 visualize:是否可视化模型特征。默认值为False。 augment:是否对预测源应用图像增强。默认值为False。 agnostic_nms:是否使用类别无关的NMS。默认值为False。 retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。
save_crop False 是否 保存裁剪的图像与结果 - show_labels True 是否 显示预测标签 - show_conf True 是否 显示预测置信度 - show_boxes True 是否 显示预测边界框 - line_width Noneorint 边界框的线宽(如果为None,则缩放为图像大小) 根据可视化需求和图像大小调整...
line_width:边界框的线宽。如果设置为None,则根据图像大小进行自动缩放。默认值为None。 visualize:是否可视化模型特征。默认值为False。 augment:是否对预测源应用图像增强。默认值为False。 agnostic_nms:是否使用类别无关的NMS。默认值为False。 retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。
results=model.predict(r'D:\gzj\PycharmWorkSpace\ultralytics-main\ultralytics-main\Test\img\001_1.jpg', save=True,save_txt=True, imgsz=640,line_width=2) outpath='./out_mask0-1'os.makedirs(outpath,exist_ok=True) gen_gray_mask(results=results,colors=colors,outdir=outpath)print("done...
width = abs(x1-x2) height = abs(y1-y2) # normalize center_x /= w center_y /= h width /= w height /= h # 保留6位小数 center_x = round(center_x, 6) center_y = round(center_y, 6) width = round(width, 6) height = round(height, 6) ...
cap=cv2.VideoCapture("src.mp4")assert cap.isOpened(),"Error reading video file"w,h,fps=(int(cap.get(x))forxin(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,cv2.CAP_PROP_FPS))video_writer=cv2.VideoWriter("out.avi",cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),fps,(w,h))line_pts=[(0,40...