show:是否显示检测结果。如果设置为True,则会在屏幕上显示检测到的对象。默认值为False。 save:是否保存带有检测结果的图像。如果设置为True,则会将检测结果保存为图像文件。默认值为False。 save_txt:是否将检测结果保存为文本文件(.txt)。默认值为False。 save_conf:是否将检测结果与置信度分数一起保存。默认值为...
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_txt: False # (bool) save results as .txt file s...
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
xyxy[0].astype(int) cls = int(box.cls[0]) conf = box.conf[0] label = f"{self.class_names[cls]} {conf:.2f}" color = (0, 255, 0) if cls == 0 else (0, 0, 255) cv2.rectangle(frame, (r[0], r[1]), (r[2], r[3]), color, 2) cv2.putText(frame, label, (r[0...
运行结果 C、开始识别：准备两张图：t1.py文件代码：from ultralytics import YOLOmodel = YOLO('./runs/detect/train14/weights/best.pt')rs=model('./a2.jpg',save=True, imgsz=320, conf=0.5,show_labels=True, classes=[0]) #检查a2图是否含有安全帽print("===检测结果=",rs[0].boxes.data....
跟踪与预测共享配置,即“conf”、“iou”、“show”。更多配置请参考 predict page。 示例1 代码语言:javascript 复制 from ultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolov8n.pt")results=model.track(source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc",conf=0.3,iou=0.5,show=True) ...
outs = model(frame, task='detect', iou=0.2, conf=0.3, show=True, save_conf=True, classes=[15,16,57,59], boxes=True) # 算法部分, 计算狗和沙发的位置情况, 并且触发报警 pred_classes = [classes[int(i.item)]foriinouts[0].boxes.cls] ...
show_image(filename="runs/segment/train60/MaskP_curve.png")模型检测到的每个对象都有一定的置信度。通常情况下，如果在声明“这是一个圆圈”时越确定越好，你将只使用高置信度值（高置信度阈值）。当然，这是一种权衡——你可能会错过一些“圆圈”。另一方面，如果你希望“捕捉”尽可能多的“圆圈”，但愿意...
show 用于推理视频过程中展示推理结果,默认False save_txt 是否把识别结果保存为txt,默认False save_conf 保存带有置信度分数的结果 ,默认False save_crop 保存带有结果的裁剪图像,默认False hide_label 保存识别的图像时候是否隐藏label ,默认False hide_conf 保存识别的图像时候是否隐藏置信度,默认False ...
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练,并且能够在各种硬件平台上运行,从CPU到GPU。