技术标签: YOLO
由于需要用pyqt给yolov8做一个界面,而ultralytics一层嵌一层,不是很好用,所以对它的这个源码进行精简,具体代码我放到了这里,ultralytics使用的版本是8.0.54。
具体代码如下,需要根据自己的情况来修改data的配置文件以及权值文件,在代码的49和50行
import torch
import cv2
import numpy as np
from ultralytics.yolo.data.augment import LetterBox
from ultralytics.yolo.engine.results import Results
from ultralytics.yolo.utils import ops
from ultralytics.yolo.utils.plotting import Annotator, colors, save_one_box
from ultralytics.nn.autobackend import AutoBackend
def get_annotator(img):
return Annotator(img, line_width=3, example=str(model.names))
def preprocess(img):
img = (img if isinstance(img, torch.Tensor) else torch.from_numpy(img)).to(model.device)
img = img.float()
img /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
return img
def postprocess(preds, img, orig_imgs):
preds = ops.non_max_suppression(preds,
conf,
iou,
agnostic=False,
max_det=300,
classes=None)
results = []
for i, pred in enumerate(preds):
orig_img = orig_imgs[i] if isinstance(orig_imgs, list) else orig_imgs # 返回的orig_img变量表示原始图像
if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor):
pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
path = 0
img_path = path[i] if isinstance(path, list) else path
results.append(Results(orig_img=orig_img, path=img_path, names=model.names, boxes=pred))
return results
def save_preds(vid_cap, im0):
fps = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) # integer required, floats produce error in MP4 codec
w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
vid_writer = cv2.VideoWriter('1.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))
im0 = (im0 * 255).astype(np.uint8) # Convert to byte type
vid_writer.write(im0)
model = ''
data = ''
imgsz = 640
visualize = False
conf = 0.25
iou = 0.5
model = AutoBackend(model,
device=torch.device('cuda:0'),
data=data,
verbose=True)
device = torch.device('cuda:0')
model.eval()
cam = cv2.VideoCapture(0)
while 1:
im0 = cam.read()[1]
im = np.stack([LetterBox(imgsz, True, stride=32)(image=im0)])
im = im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2)) # BGR to RGB, BHWC to BCHW
im = np.ascontiguousarray(im) # contiguous
dt = (ops.Profile(), ops.Profile(), ops.Profile())
# preprocess
with dt[0]:
im = preprocess(im)
if len(im.shape) == 3:
im = im[None] # expand for batch dim
# inference
with dt[1]:
preds = model(im, augment=False, visualize=visualize)
# postprocess
with dt[2]:
results = postprocess(preds, im, im0)
det = results[0].boxes # TODO: make boxes inherit from tensors
# write
for d in reversed(det):
cls, conf, id = d.cls.squeeze(), d.conf.squeeze(), None if d.id is None else int(d.id.item())
c = int(cls) # integer class
name = ('' if id is None else f'id:{id} ') + model.names[c]
label = f'{name} {conf:.2f}'
p1, p2 = (int(d.xyxy.squeeze()[0]), int(d.xyxy.squeeze()[1])), (int(d.xyxy.squeeze()[2]), int(d.xyxy.squeeze()[3]))
lw = max(round(sum(im.shape) / 2 * 0.003), 2)
cv2.rectangle(im0, p1, p2, colors(c, True), thickness=lw, lineType=cv2.LINE_AA)
if label:
tf = max(lw - 1, 1) # font thickness
w, h = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=lw / 3, thickness=tf)[0] # text width, height
outside = p1[1] - h >= 3
p2 = p1[0] + w, p1[1] - h - 3 if outside else p1[1] + h + 3
# cv2.rectangle(im0, p1, p2, (128, 128, 128), -1, cv2.LINE_AA) # filled
cv2.putText(im0,
label, (p1[0], p1[1] - 2 if outside else p1[1] + h + 2),
0,
lw / 3,
(0, 0, 255),
thickness=tf,
lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("result", im0)
# save_preds(cam, im0)
print('preprocess:{},inference:{},postprocess:{}'.format(dt[0].dt * 1E3 ,dt[1].dt * 1E3 ,dt[2].dt * 1E3 ))
if cv2.waitKey(1) & 0xff == ord('q'): # 1 millisecond
break
cam.release()
cv2.destroyAllWindows()
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