我通过AI检测算法将视频中的目标识别出来过后,如何实现在检测到的视频中输出检测框的坐标信息。
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引自免费微信小程序:皆我百晓生
在Python中,使用YOLOv5、Faster R-CNN等目标检测框架实现视频中的目标检测并输出检测框的坐标信息,可以按照以下步骤进行。这里以YOLOv5为例(假设你已经安装了 Ultralytics 的 YOLOv5 库):
首先确保已安装所需库:
pip install -qr https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/requirements.txt # 安装YOLOv5依赖库
然后,将视频文件输入YOLOv5模型进行检测,并输出检测框坐标:
import torch from PIL import Image from IPython.display import display from yolov5.yolov5 import detect # 加载预训练模型,例如yolov5s.pt model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 设定输入视频路径 video_path = 'path_to_your_video.mp4' # 对视频进行逐帧检测并输出结果 results = [] for frame in model.detect(video_path): # 每一帧的检测结果是一个字典列表,每个字典包含框坐标和类别信息 for detection in frame['predictions']: x1, y1, x2, y2 = detection[:4] # 获取边界框坐标 class_id = detection[5] # 获取类别ID score = detection[4] # 获取置信度 results.append({'bbox': [x1, y1, x2, y2], 'class_id': class_id, 'score': score}) # 在这里你可以选择实时显示带有检测框的图像,或者直接保存带框图片 display(frame.render()) # 输出所有检测到的框坐标信息 for result in results: print(f"Class ID: {result['class_id']}, Confidence: {result['score']}, BBox: {result['bbox']}") # 如果你想将带有检测框的视频保存下来,可以进一步处理每一帧后写入新的视频文件 # 这里省略具体的视频处理和写入代码,这部分会涉及OpenCV等库的操作
请注意,上述代码仅用于演示如何从YOLOv5的预测结果中提取坐标信息。对于实际应用,可能需要根据具体需求调整和优化代码,包括但不限于实时展示、保存带框视频等操作。此外,为了运行这段代码,你需要提前下载好YOLOv5的预训练模型文件。
由于文本形式无法提供完整视频处理和输出功能,对于如何将带有检测框的结果写入新视频文件,请参考Ultralytics提供的官方示例或相关教程,如:
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