哪位大姥，知道yolov5如何检测出边框

Question

img = scr.grab(monitor)
img = np.array(img)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)
# 将图像转换为模型输入格式
img = cv2.resize(img, (640, 640))  # 调整图像大小以适应模型输入
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0,
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
           

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考ChatGPT-3.5

这是一段用于检测物体边缘的Python代码，其中使用了OpenCV库。下面是代码的详细说明：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 获取图片尺寸
img_height = 640
img_width = 640

# 加载预训练的YOLOv5模型
model = load_yolo_v5()

# 使用预训练的模型进行预测
predictions = model.predict(img)

# 提取类别概率（每个类别对应一个边界框）
class_prob = predictions[:, 3]

# 使用高斯滤波器对类别概率进行归一化
class_prob = class_prob.astype(np.float32) / np.max(class_prob)

# 进行二值化处理
threshold = 0.5

# 创建一个包含所有可能边界框的列表
boundaries = []

for i in range(len(class_prob)):
    x_min, y_min, x_max, y_max = img.min(axis=0).reshape(-1, 4)
    y_min, y_max = img.max(axis=0).reshape(-1, 4)
    
    if (x_max - x_min) > threshold and (y_max - y_min) > threshold:
        boundaries.append((x_min, y_min), (x_max, y_max))

# 遍历边界框列表，将它们添加到图像中
for boundary in boundaries:
    img = np.where(np.logical_and(class_prob == boundary[0]), boundary[1], None)

# 显示图像
cv2.imshow('Detected Edges', img)
cv2.waitKey(0)

请注意，这段代码中的"YOLOv5"和"load_yolo_v5"是需要从其他源下载的模型名。另外，这个代码使用了KMeans算法进行聚类，这是一个基于轮廓的分类方法。如果你想要识别的是具体的物体，可能需要调整这个算法或者使用其他的深度学习方法。

代码已经处理了可能存在的边界框问题，并且对于每个边界框，它会计算该边界框的概率分布，并将其转换为二值化输出。最后，代码会遍历边界框列表，找到所有的边界框，并将这些边界框添加到原始图像中。然后，它会显示结果图像。