哪位大姥，知道yolov5中，如何对模型添加标框，模型坐标如何运算

Question

model.conf = 0.3

def plot_one_box(xyxy, img, label, color, line_thickness)
top, left, bottom, right = xyxy
cv2.rectangle(img, (0, 0), (2560, 1440), color, line_thickness)
cv2.putText(img, label, (left, top - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 1)

scr = mss.mss()  # 创建屏幕截图对象
monitor = {  # 定义屏幕的坐标范围，根据你的需要进行调整
    "left": 0,
     "top": 0,
     "width": 2560,
     "height": 1440}

cv2.namedWindow('SF_TRT', cv2.WND_PROP_VISIBLE) # 创建显示窗口入以确保精确绘图

while
img = scr.grab(monitor) # 进行屏幕截图

results=model
plot_one_box(['bbox'], img, ['jiangshi'], (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("SF_TRT", img)  # 显示图像并等待按键关闭窗口或退出循环
k = cv2.waitKey(1

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要给YOLOv5模型添加标注框，你需要在训练阶段为每个预测框设置一个标签（label）。这通常是在网络输出的预测结果上应用一个sigmoid函数，然后将输出转换成二进制值，以便用于标记。

首先，我们需要创建一个类来表示YOLOv5的预测框及其对应的标签。这个类应该包含以下属性：

• x1：左上角的横坐标。
• y1：左上角的纵坐标。
• x2：右上角的横坐标。
• y2：右上角的纵坐标。
• conf：置信度分数。
• cls：类别标签。

然后，在训练过程中，你可以通过设置model.conf参数来控制预测框的置信度阈值。例如，如果你想要只保留置信度大于0.3的预测框，你可以这样设置：

model.conf = 0.3

接下来，你可以使用Python的cv2库来绘制这些标注框。这是一个简单的例子，展示了如何在一张图片上绘制标注框，并且设置了不同的颜色、线宽以及字体大小。

# 创建屏幕截图对象
scr = mss.mss()

# 定义屏幕的坐标范围
monitor = {
    "left": 0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440
}

img = scr.grab(monitor)

# 创建YOLOv5模型的实例
model = YOLOv5Model()

# 设置模型的置信度阈值
model.conf = 0.3

# 创建一个YOLOv5模型的预测器
predictor = Predictor(model)

# 预测输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)

# 进行预测
output_data = predictor.predict(input_data)[0]

# 获取预测框
boxes = output_data['boxes']
labels = output_data['labels']

# 绘制标注框
for box, label in zip(boxes, labels):
    x1, y1, x2, y2 = box
    conf, cls = float(box[4]), int(label)
    
    # 根据置信度和类别计算颜色
    color = (0, 255, 0) if conf > model.conf else (0, 0, 255)
    
    # 在图片上绘制标注框
    cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2)
    cv2.putText(img, f"{cls} {conf:.2f}", (int(x1), int(y1 - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# 显示图像
cv2.imshow("YOLOv5 Model Prediction", img)
cv2.waitKey(0)

在这个例子中，我们使用了YOLOv5模型的一个预测框，并为其分配了一个颜色。我们还可以根据需要更改颜色和其他参数，例如字体大小、线宽等。

注意：上述代码是基于YOLOv5的示例，实际操作时可能需要根据你的具体需求进行修改。此外，YOLOv5是一个深度学习框架，因此可能需要一些额外的步骤来运行它，例如安装相应的库和配置环境。