Referenz für ultralytics/utils/instance.py
Hinweis
Diese Datei ist verfügbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/instance .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request 🛠️ einreichst. Vielen Dank 🙏!
ultralytics.utils.instance.Bboxes
Eine Klasse für den Umgang mit Begrenzungsrahmen.
Die Klasse unterstützt verschiedene Bounding-Box-Formate wie 'xyxy', 'xywh' und 'ltwh'. Die Bounding-Box-Daten sollten in Numpy-Arrays bereitgestellt werden.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
bboxes |
ndarray
|
Die Bounding Boxes werden in einem 2D-Numpy-Array gespeichert. |
format |
str
|
Das Format der Begrenzungsrahmen ("xyxy", "xywh" oder "ltwh"). |
Hinweis
Diese Klasse kann keine Normalisierung oder Denormalisierung von Boundingboxen vornehmen.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
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|
__getitem__(index)
Rufe ein bestimmtes Begrenzungsrechteck oder einen Satz von Begrenzungsrechtecken mithilfe der Indizierung ab.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
index |
int, slice, or np.ndarray
|
Der Index, das Slice oder das boolesche Array zur Auswahl die gewünschten Bounding Boxes auszuwählen. |
erforderlich |
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
Bboxes |
Bboxes
|
Ein neues Bboxes-Objekt, das die ausgewählten Begrenzungsrahmen enthält. |
Erhöht:
Typ | Beschreibung |
---|---|
AssertionError
|
Wenn die indizierten Bounding Boxes keine 2-dimensionale Matrix bilden. |
Hinweis
Wenn du die boolesche Indizierung verwendest, musst du ein boolesches Array mit der gleichen der gleichen Länge wie die Anzahl der Bounding Boxes.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
__init__(bboxes, format='xyxy')
Initialisiert die Klasse Bboxes mit Bounding-Box-Daten in einem bestimmten Format.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
__len__()
add(offset)
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
offset |
tuple | list | int
|
den Versatz für vier Koordinaten. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
areas()
Bereiche der Rückgabeboxen.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
concatenate(boxes_list, axis=0)
classmethod
Verkette eine Liste von Bboxes-Objekten zu einem einzigen Bboxes-Objekt.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
boxes_list |
List[Bboxes]
|
Eine Liste von Bboxes-Objekten, die verkettet werden sollen. |
erforderlich |
axis |
int
|
Die Achse, entlang derer die Begrenzungsrahmen verkettet werden sollen. Der Standardwert ist 0. |
0
|
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
Bboxes |
Bboxes
|
Ein neues Bboxes-Objekt, das die verketteten Boundingboxen enthält. |
Hinweis
Die Eingabe sollte eine Liste oder ein Tupel von Bboxes-Objekten sein.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
convert(format)
Konvertiert das Bounding-Box-Format von einem Typ in einen anderen.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
mul(scale)
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
scale |
tuple | list | int
|
die Skala für vier Koordinaten. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
ultralytics.utils.instance.Instances
Container für Bounding Boxes, Segmente und Keypoints von erkannten Objekten in einem Bild.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
_bboxes |
Bboxes
|
Internes Objekt zur Handhabung von Bounding-Box-Operationen. |
keypoints |
ndarray
|
keypoints(x, y, visible) mit der Form [N, 17, 3]. Die Voreinstellung ist Keine. |
normalized |
bool
|
Flagge, die angibt, ob die Bounding-Box-Koordinaten normalisiert sind. |
segments |
ndarray
|
Segmente mit der Form [N, 1000, 2] nach dem Resampling. |
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
bboxes |
ndarray
|
Eine Reihe von Bounding Boxes mit der Form [N, 4]. |
erforderlich |
segments |
list | ndarray
|
Eine Liste oder ein Array von Objektsegmenten. Die Voreinstellung ist Keine. |
None
|
keypoints |
ndarray
|
Ein Array von Keypoints mit der Form [N, 17, 3]. Die Voreinstellung ist Keine. |
None
|
bbox_format |
str
|
Das Format der Begrenzungsrahmen ('xywh' oder 'xyxy'). Die Vorgabe ist 'xywh'. |
'xywh'
|
normalized |
bool
|
Ob die Koordinaten des Begrenzungsrahmens normalisiert werden. Standard ist True. |
True
|
Beispiele:
# Create an Instances object
instances = Instances(
bboxes=np.array([[10, 10, 30, 30], [20, 20, 40, 40]]),
segments=[np.array([[5, 5], [10, 10]]), np.array([[15, 15], [20, 20]])],
keypoints=np.array([[[5, 5, 1], [10, 10, 1]], [[15, 15, 1], [20, 20, 1]]])
)
Hinweis
Das Format des Begrenzungsrahmens ist entweder 'xywh' oder 'xyxy' und wird durch die Option bbox_format
Argument.
Diese Klasse führt keine Eingabeüberprüfung durch und geht davon aus, dass die Eingaben wohlgeformt sind.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
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|
bbox_areas
property
Berechne die Fläche von Begrenzungsrahmen.
bboxes
property
Begrenzungsrahmen zurückgeben.
__getitem__(index)
Rufe eine bestimmte Instanz oder eine Reihe von Instanzen mithilfe der Indizierung ab.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
index |
int, slice, or np.ndarray
|
Der Index, das Slice oder das boolesche Array zur Auswahl die gewünschten Instanzen. |
erforderlich |
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
Instances |
Instances
|
Ein neues Instances-Objekt, das die ausgewählten Bounding Boxes enthält, Segmente und Keypoints, falls vorhanden. |
Hinweis
Wenn du eine boolesche Indizierung verwendest, musst du ein boolesches Array mit der gleichen der gleichen Länge wie die Anzahl der Instanzen.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
__init__(bboxes, segments=None, keypoints=None, bbox_format='xywh', normalized=True)
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
bboxes |
ndarray
|
bboxes mit der Form [N, 4]. |
erforderlich |
segments |
list | ndarray
|
Segmente. |
None
|
keypoints |
ndarray
|
keypoints(x, y, visible) mit der Form [N, 17, 3]. |
None
|
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
__len__()
add_padding(padw, padh)
Behandle die Situation mit Rekt und Mosaik.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
clip(w, h)
Beschneidet Begrenzungsrahmen, Segmente und Keypoint-Werte, um innerhalb der Bildgrenzen zu bleiben.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
concatenate(instances_list, axis=0)
classmethod
Verkettet eine Liste von Instances-Objekten zu einem einzigen Instances-Objekt.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
instances_list |
List[Instances]
|
Eine Liste von Instances-Objekten, die verkettet werden sollen. |
erforderlich |
axis |
int
|
Die Achse, entlang derer die Arrays verkettet werden sollen. Der Standardwert ist 0. |
0
|
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
Instances |
Instances
|
Ein neues Instances-Objekt, das die verketteten Boundingboxen enthält, Segmente und Keypoints, falls vorhanden. |
Hinweis
Die Instances
Objekte in der Liste sollten die gleichen Eigenschaften haben, wie z. B.
das Format der Bounding Boxes, ob Keypoints vorhanden sind und ob die
Koordinaten normalisiert sind.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
convert_bbox(format)
denormalize(w, h)
Denormalisiert Boxen, Segmente und Keypoints aus normalisierten Koordinaten.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
fliplr(w)
Kehrt die Reihenfolge der Begrenzungsrahmen und Segmente horizontal um.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
flipud(h)
Dreht die Koordinaten von Begrenzungsrahmen, Segmenten und Keypoints vertikal.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
normalize(w, h)
Normalisiere Bounding Boxes, Segmente und Keypoints auf die Bildmaße.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
remove_zero_area_boxes()
Entferne Kästchen mit Null-Fläche, d.h. nach dem Beschneiden haben einige Kästchen möglicherweise keine Breite oder Höhe.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
scale(scale_w, scale_h, bbox_only=False)
Das könnte ähnlich sein wie bei denormalize func, aber ohne normalisiertes Vorzeichen.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
update(bboxes, segments=None, keypoints=None)
Aktualisiert die Instanzvariablen.
Quellcode in ultralytics/utils/instance.py
ultralytics.utils.instance._ntuple(n)
Erstellt am 2023-11-12, Aktualisiert am 2024-05-08
Autoren: Burhan-Q (1), glenn-jocher (3), Laughing-q (1)