Referenz für ultralytics/data/loaders.py
Hinweis
Diese Datei ist verfügbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/loaders .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request 🛠️ einreichst. Vielen Dank 🙏!
ultralytics.data.loaders.SourceTypes
dataclass
Klasse zur Darstellung verschiedener Arten von Eingabequellen für Vorhersagen.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadStreams
Stream Loader für verschiedene Arten von Videostreams. Unterstützt RTSP-, RTMP-, HTTP- und TCP-Streams.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
sources |
str
|
Die Quelleingabepfade oder URLs für die Videostreams. |
vid_stride |
int
|
Schrittweite für die Videobildrate, Standardwert ist 1. |
buffer |
bool
|
Ob Eingabeströme gepuffert werden sollen, Standardwert ist False. |
running |
bool
|
Flagge, die anzeigt, ob der Streaming-Thread läuft. |
mode |
str
|
Wird auf "Stream" gesetzt, bedeutet das Echtzeit-Erfassung. |
imgs |
list
|
Liste der Bildrahmen für jeden Stream. |
fps |
list
|
Liste der FPS für jeden Stream. |
frames |
list
|
Liste der Gesamtrahmen für jeden Stream. |
threads |
list
|
Liste der Threads für jeden Stream. |
shape |
list
|
Liste der Formen für jeden Stream. |
caps |
list
|
Liste der cv2.VideoCapture-Objekte für jeden Stream. |
bs |
int
|
Chargengröße für die Verarbeitung. |
Methoden:
Name | Beschreibung |
---|---|
__init__ |
Initialisiere den Streamloader. |
update |
Stream-Frames im Daemon-Thread lesen. |
close |
Schließe den Streamloader und gib die Ressourcen frei. |
__iter__ |
Gibt ein Iterator-Objekt für die Klasse zurück. |
__next__ |
Gibt Quellpfade, umgewandelte und ursprüngliche Bilder zur Bearbeitung zurück. |
__len__ |
Gibt die Länge des Quellenobjekts zurück. |
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
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|
__init__(sources='file.streams', vid_stride=1, buffer=False)
Initialisiere die Instanzvariablen und prüfe auf konsistente Formen des Eingabestroms.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
__next__()
Gibt Quellpfade, umgewandelte und ursprüngliche Bilder zur Bearbeitung zurück.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
close()
Schließe den Streamloader und gib die Ressourcen frei.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
update(i, cap, stream)
Stream lesen i
Frames im Daemon-Thread.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadScreenshots
YOLOv8 screenshot dataloader.
Diese Klasse verwaltet das Laden von Screenshot-Bildern für die Bearbeitung mit YOLOv8.
Geeignet für die Verwendung mit yolo predict source=screen
.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
source |
str
|
Der Quelleingang, der angibt, welcher Bildschirm erfasst werden soll. |
screen |
int
|
Die Nummer des Bildschirms, der erfasst werden soll. |
left |
int
|
Die linke Koordinate für den Bildschirmaufnahmebereich. |
top |
int
|
Die obere Koordinate für den Bildschirmaufnahmebereich. |
width |
int
|
Die Breite des Bildschirmaufnahmebereichs. |
height |
int
|
Die Höhe des Bildschirmaufnahmebereichs. |
mode |
str
|
Wird auf "Stream" gesetzt, bedeutet das Echtzeit-Erfassung. |
frame |
int
|
Zähler für eingefangene Bilder. |
sct |
mss
|
Bildschirmaufnahmeobjekt von |
bs |
int
|
Losgröße, eingestellt auf 1. |
monitor |
dict
|
Details zur Konfiguration überwachen. |
Methoden:
Name | Beschreibung |
---|---|
__iter__ |
Gibt ein Iterator-Objekt zurück. |
__next__ |
Nimmt den nächsten Screenshot auf und gibt ihn zurück. |
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__init__(source)
Quelle = [screen_number links oben Breite Höhe] (Pixel).
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__next__()
mss screen capture: Erhalte rohe Pixel vom Bildschirm als np-Array.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadImagesAndVideos
YOLOv8 Bild-/Videodatenlader.
Diese Klasse verwaltet das Laden und Vorverarbeiten von Bild- und Videodaten für YOLOv8. Sie unterstützt das Laden aus verschiedenen Formaten, einschließlich einzelner Bilddateien, Videodateien und Listen von Bild- und Videopfaden.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
files |
list
|
Liste der Bild- und Videodateipfade. |
nf |
int
|
Gesamtzahl der Dateien (Bilder und Videos). |
video_flag |
list
|
Flaggen, die angeben, ob eine Datei ein Video (True) oder ein Bild (False) ist. |
mode |
str
|
Aktueller Modus, "Bild" oder "Video". |
vid_stride |
int
|
Schrittweite für die Video-Bildrate, Standardwert ist 1. |
bs |
int
|
Chargengröße, die für diese Klasse auf 1 gesetzt ist. |
cap |
VideoCapture
|
Videoaufnahmeobjekt für OpenCV. |
frame |
int
|
Bildzähler für Video. |
frames |
int
|
Gesamtzahl der Bilder im Video. |
count |
int
|
Zähler für die Iteration, initialisiert auf 0 während |
Methoden:
Name | Beschreibung |
---|---|
_new_video |
Erstelle ein neues cv2.VideoCapture-Objekt für einen bestimmten Videopfad. |
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
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|
__init__(path, batch=1, vid_stride=1)
Initialisiere den Dataloader und gib FileNotFoundError aus, wenn die Datei nicht gefunden wurde.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
__next__()
Gibt den nächsten Stapel von Bildern oder Videobildern zusammen mit ihren Pfaden und Metadaten zurück.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadPilAndNumpy
Lade Bilder aus PIL- und Numpy-Arrays für die Stapelverarbeitung.
Diese Klasse wurde entwickelt, um das Laden und die Vorverarbeitung von Bilddaten aus den Formaten PIL und Numpy zu verwalten. Sie führt eine grundlegende Validierung und Formatkonvertierung durch, um sicherzustellen, dass die Bilder das erforderliche Format für die nachgelagerte Verarbeitung.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
paths |
list
|
Liste der Bildpfade oder automatisch generierten Dateinamen. |
im0 |
list
|
Liste der Bilder, die als Numpy-Arrays gespeichert sind. |
mode |
str
|
Typ der zu verarbeitenden Daten, Standardwert ist "Bild". |
bs |
int
|
Chargengröße, entspricht der Länge der |
Methoden:
Name | Beschreibung |
---|---|
_single_check |
Validiere und formatiere ein einzelnes Bild in ein Numpy-Array. |
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__init__(im0)
Initialisiere PIL und Numpy Dataloader.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
__next__()
Gibt Stapelpfade, Bilder, verarbeitete Bilder, Keine, '' zurück.
ultralytics.data.loaders.LoadTensor
Lade Bilder von torch.Tensor Daten.
Diese Klasse verwaltet das Laden und die Vorverarbeitung von Bilddaten aus PyTorch Tensoren für die weitere Verarbeitung.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
im0 |
Tensor
|
Die Eingabe tensor , die das Bild/die Bilder enthält. |
bs |
int
|
Die Losgröße, abgeleitet aus der Form der |
mode |
str
|
Aktueller Modus, eingestellt auf "Bild". |
paths |
list
|
Liste der Bildpfade oder Dateinamen. |
count |
int
|
Zähler für die Iteration, initialisiert auf 0 während |
Methoden:
Name | Beschreibung |
---|---|
_single_check |
Validiere und ändere möglicherweise die Eingabe tensor. |
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
__init__(im0)
Initialisiere Tensor Dataloader.
__iter__()
__len__()
ultralytics.data.loaders.autocast_list(source)
Fügt eine Liste von Quellen unterschiedlicher Typen zu einer Liste von Numpy-Arrays oder PIL-Bildern zusammen.
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.get_best_youtube_url(url, use_pafy=True)
Ruft die URL des MP4-Videostreams mit der besten Qualität aus einem bestimmten YouTube-Video ab.
Diese Funktion verwendet die pafy- oder yt_dlp-Bibliothek, um die Videoinformationen von YouTube zu extrahieren. Dann findet sie das hochwertigste MP4-Format mit der höchsten Qualität, das einen Videocodec, aber keinen Audiocodec hat, und gibt die URL dieses Videostreams zurück.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
url |
str
|
Die URL des YouTube-Videos. |
erforderlich |
use_pafy |
bool
|
Verwende das pafy-Paket, Standard=True, sonst verwende das yt_dlp-Paket. |
True
|
Retouren:
Typ | Beschreibung |
---|---|
str
|
Die URL des MP4-Videostreams mit der besten Qualität oder Keine, wenn kein geeigneter Stream gefunden wird. |
Quellcode in ultralytics/data/loaders.py
Erstellt am 2023-11-12, Aktualisiert am 2024-05-08
Autoren: Burhan-Q (1), glenn-jocher (4), Laughing-q (1)