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
如下所示。其中,line_width就是修改置信度框粗细的。show_conf就是设置框有无置信度的,可以看到默认是True的,当设置为False时候,就是不显示置信度。 show: False # (bool) show predicted images and videos if environment allows save_frames: False # (bool) save predicted individual video frames save_...
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...
vid_stride：指定视频帧率步长。默认为False，表示使用默认帧率。line_width：设定边界框的线宽。如果设置为None，则根据图像大小自动缩放线宽。默认情况下线宽为None。visualize：控制是否可视化模型特征。默认情况下不进行特征可视化。◆ 参数应用示例 通过这些参数设置可以展示一些在不同场景下使用的示例。YOLOv8强大的参数...
# 打开摄像头cap = cvVideoCapture(0) # 使用默认摄像头，也可指定其他摄像头编号width = cap.get(cvCAP_PROP_FRAME_WIDTH)height = cap.get(cvCAP_PROP_FRAME_HEIGHT)# 计算线段在视频帧中的位置x_line = line_position * width / 10pt1 = (int(x_line), 0)pt2 = (int(x_line), int(height...
line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, w orkspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight...
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....
return Annotator(img, line_width=self.args.line_thickness, example=str(self.model.names)) def preprocess(self, img): img = torch.from_numpy(img).to(self.model.device) img = img.half() if self.model.fp16 else img.float() # uint8 to fp16/32 ...
annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names)) if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() 1. 2. 3. 4. ...
class DetectionPredictor(BasePredictor):def get_annotator(self, img):return Annotator(img, line_width=self.args.line_thickness, example=str(self.model.names))def preprocess(self, img):img = torch.from_numpy(img).to(self.model.device)img = img.half() if self.model.fp16 else img.float()...