哪位大姥，知道yolov5模型边框为什么加载不对

Question

if name == 'main'

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(monito

results = model(img)

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

cv2.imshow("SF_TRT", img) 

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要解决这个问题，首先我们需要了解YOLOv5模型如何工作。YOLOv5是一种基于深度学习的物体检测算法，它通过训练一个卷积神经网络（CNN）来识别图像中的物体。在这个过程中，模型会尝试从图像中找到与给定目标最相似的实例。

在您的例子中，您提到的问题似乎涉及到YOLOv5模型中的某些参数可能不正确导致了边框的错误加载。为了提供更具体的指导，我将为您创建一个简单的示例脚本，演示如何使用YOLOv5模型并处理可能出现的问题。

步骤 1: 导入库和设置环境

首先，你需要安装所需的库，并配置你的Python环境。这里是一个基本的依赖项列表：

• opencv-python: 执行图像处理。
• pandas: 数据分析工具。

pip install opencv-python pandas

然后，在你的项目目录中创建一个新的Python文件，例如detect_objects.py，并在其中编写以下代码：

import cv2
import numpy as np
from yolov5.models.common import DetectMultiBackend
from yolov5.utils.datasets import LoadImages, LoadStreams
from yolov5.utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.plots import plot_one_box
from yolov5.utils.torch_utils import select_device

def detect_image(model, img, device=None):
    imgsz = check_img_size((640, 640))  # 设置图像大小
    img = load_image(img)
    
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.astype(np.float32)
    img /= 255.0  # 将像素值映射到0到1之间
    
    if device:
        img = torch.from_numpy(img).to(device=device, dtype=torch.float)
        img = img.half() if model.fp16 else img.float()
        img /= 255.0
        if len(img.shape) == 3:
            img = img.unsqueeze(0)
            
    with torch.no_grad():
        pred = model(img, augment=True, visualize=False)[0]

    det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False)
    det = det[0].cpu().numpy()

    for i, det in enumerate(det):
        if det is not None and len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()
        
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                c = int(cls)  # 每个类别的索引

                plot_one_box(xyxy, img, label=f'{c}-{conf:.2f}', color=(0, 255, 0))
                
    return img

def main():
    # 加载模型
    model = DetectMultiBackend("path/to/your/model.pt", device="cuda:0")
    
    # 图像加载
    img = "path/to/your/image.jpg"
    
    # 使用指定的设备运行模型
    img = detect_image(model, img)

    # 显示结果
    cv2.imshow("Image", img)
    cv2.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
    main()

步骤 2: 修改和优化

修改部分：

• 导入模块：确保导入DetectMultiBackend、LoadImages、LoadStreams等函数。
• 设置图像大小：这一步通常由模型自动完成，但如果你有特定的需求，可以在这里进行更改。

优化部分：

• 性能考虑：确保模型在高分辨率图像上的性能不会降低。
• 可视化：增加plot_one_box函数来增强输出。

步骤 3: 测试和部署

接下来，你可以在命令行环境中运行上述代码。这个脚本应该能正常读取图像并显示其内容，包括检测到的目标。

注意事项

• 确保替换"path/to/your/model.pt"为你的YOLOv5模型的确切路径。
• 确保替换"path/to/your/image.jpg"为你想要测试的图像路径。

请记住，实际应用中，可能会遇到更多复杂的情况，因此建议对代码进行适当的调试和优化。同时，理解模型的工作原理以及如何针对具体任务进行调整是非常重要的。