哪位大姥，知道如何在屏幕识别的模型上出现边框

Question

img = scr.grab(monitor) 
img = np.array(img)  
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)
model = model.to(device
results =model（img）
cv2.namedWindow('SF_TRT', cv2.WINDOW_NORMAL)  # 创建窗口并设置其属性为正常模式

cv2.imshow('SF_TRT', img)
k = cv2.waitKey(1)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的代码片段，看起来您正在使用OpenCV进行屏幕图像的捕获和处理。为了在模型检测的结果上出现边框，您可以使用OpenCV提供的绘图函数来绘制这些边框。下面是一个示例代码，演示如何在检测到的对象周围绘制边框：

import cv2
import numpy as np

# 假设您已经加载了模型并进行了推理得到检测结果
# 这里假设 results 是检测到的对象的列表，每个对象包含边界框的坐标等信息

img = scr.grab(monitor)  # 抓取屏幕图像
img = np.array(img)  # 转换为NumPy数组
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)  # 转换为BGR格式

# 将模型转移到正确的设备上（如果有GPU加速的话）
model = model.to(device)  # 请确保model已经定义并且正确加载
results = model(img)  # 使用模型进行推理得到检测结果

# 根据检测结果在图像上绘制边框
for result in results:  # 遍历每个检测结果
    bbox = result['bbox']  # 获取边界框的坐标信息，假设结果是一个字典包含bbox键
    cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)  # 在图像上绘制矩形边框

cv2.namedWindow('SF_TRT', cv2.WINDOW_NORMAL)  # 创建窗口并设置其属性为正常模式
cv2.imshow('SF_TRT', img)  # 显示处理后的图像
k = cv2.waitKey(1)  # 等待按键事件，如果按下任意键则关闭窗口并退出程序

在上述代码中，我们假设了results是一个包含检测结果的列表，每个结果都包含边界框的坐标信息。然后，我们使用cv2.rectangle()函数在图像上绘制矩形边框。您可以根据需要调整边框的颜色和粗细。请确保您的实际代码中的results数据结构与此示例相符，并根据实际情况进行调整。