'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...
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...
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...
annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names)) if len(det): #得到最終的分割結果 (實例分割的mask) # [batchsize, 640, 480] masks = process_mask(proto[i], det[:, 6:], det[:, :4], im.shape[2:], upsample=True) # HWC #將預測框(在諸如(1280,1280)im...
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....
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. ...
<x> <y> <width> <height> x,y是目标的中心坐标,width,height是目标的宽和高。这些坐标是通过归一化的,其中x,width是使用原图的width进行归一化;而y,height是使用原图的height进行归一化。 所以,我们需要进行坐标转换,下面是写了一个坐标转换的代码(代码写得稀碎,改了又改,注释掉的代码可以直接删掉) import...
lineType=cv2.LINE_AA) # 绘制分隔线 cv2.line(img, (width - 150, 65 + (idx * 40)), (width, 65 + (idx * 40)), [85, 45, 255], 30) # 绘制计数信息。 cv2.putText(img, cnt_str, (width - 150, 75 + (idx * 40)), 0, 1, [255, 255, 255], thickness=2, ...
ffer=False,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=...
# 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...