Referenz fĂŒr ultralytics/utils/plotting.py
Hinweis
Diese Datei ist verfĂŒgbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/plotting .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte, es zu beheben, indem du einen Pull Request đ ïž einreichst. Vielen Dank đ!
ultralytics.utils.plotting.Colors
Ultralytics Standard-Farbpalette https://ultralytics.com/.
Diese Klasse bietet Methoden fĂŒr die Arbeit mit der Ultralytics Farbpalette, einschlieĂlich der Umwandlung von Hex-Farbcodes in RGB-Werte.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
palette |
list of tuple
|
Liste der RGB-Farbwerte. |
n |
int
|
Die Anzahl der Farben in der Palette. |
pose_palette |
ndarray
|
Ein bestimmtes Farbpaletten-Array mit dem D-Typ np.uint8. |
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
__call__(i, bgr=False)
__init__()
Initialisiere die Farben als hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
hex2rgb(h)
staticmethod
ultralytics.utils.plotting.Annotator
Ultralytics Annotator fĂŒr Zug/Val-Mosaike und JPGs und Vorhersage-Anmerkungen.
Attribute:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
im |
Image.Image or numpy array
|
Das Bild, das kommentiert werden soll. |
pil |
bool
|
Ob PIL oder cv2 zum Zeichnen von Anmerkungen verwendet werden soll. |
font |
truetype or load_default
|
Schriftart, die fĂŒr Textanmerkungen verwendet wird. |
lw |
float
|
Linienbreite zum Zeichnen. |
skeleton |
List[List[int]]
|
Skelettstruktur fĂŒr Keypoints. |
limb_color |
List[int]
|
Farbpalette fĂŒr GliedmaĂen. |
kpt_color |
List[int]
|
Farbpalette fĂŒr Keypoints. |
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 |
|
__init__(im, line_width=None, font_size=None, font='Arial.ttf', pil=False, example='abc')
Initialisiere die Annotator-Klasse mit Bild und Linienbreite sowie der Farbpalette fĂŒr Keypoints und GliedmaĂen.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
box_label(box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255), rotated=False)
FĂŒge eine xyxy Box mit Beschriftung zum Bild hinzu.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
display_analytics(im0, text, txt_color, bg_color, margin)
Zeige die Gesamtstatistik fĂŒr ParkplĂ€tze an Args: im0 (ndarray): Inferenzbild text (dict): Beschriftungswörterbuch txt_color (bgr color): Anzeigefarbe fĂŒr den Textvordergrund bg_color (bgr color): Farbe fĂŒr den Texthintergrund margin (int): Abstand zwischen Text und Rechteck zur besseren Darstellung
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
display_objects_labels(im0, text, txt_color, bg_color, x_center, y_center, margin)
Zeige die Beschriftung der Begrenzungsrahmen in der Parkraumbewirtschaftungs-App an.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
im0 |
ndarray
|
Schlussfolgerungsbild |
erforderlich |
text |
str
|
Objekt-/Klassenname |
erforderlich |
txt_color |
bgr color
|
Anzeigefarbe fĂŒr den Text im Vordergrund |
erforderlich |
bg_color |
bgr color
|
Anzeigefarbe fĂŒr den Texthintergrund |
erforderlich |
x_center |
float
|
x Position Mittelpunkt fĂŒr Bounding Box |
erforderlich |
y_center |
float
|
y Position Mittelpunkt fĂŒr Bounding Box |
erforderlich |
margin |
int
|
LĂŒcke zwischen Text und Rechteck fĂŒr bessere Darstellung |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
draw_centroid_and_tracks(track, color=(255, 0, 255), track_thickness=2)
Zeichne Schwerpunktpunkte und Spuren.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
track |
list
|
Objektverfolgungspunkte fĂŒr die Anzeige von Trails |
erforderlich |
color |
tuple
|
Tracks Linienfarbe |
(255, 0, 255)
|
track_thickness |
int
|
Wert fĂŒr die Dicke der Spurlinie |
2
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
draw_region(reg_pts=None, color=(0, 255, 0), thickness=5)
Zeichne eine Regionslinie.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
reg_pts |
list
|
Region Punkte (fĂŒr Linie 2 Punkte, fĂŒr Region 4 Punkte) |
None
|
color |
tuple
|
Region Farbwert |
(0, 255, 0)
|
thickness |
int
|
Region FlÀche Dicke Wert |
5
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
draw_specific_points(keypoints, indices=[2, 5, 7], shape=(640, 640), radius=2, conf_thres=0.25)
Zeichne bestimmte Keypoints fĂŒr das ZĂ€hlen der Schritte im Fitnessstudio ein.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
keypoints |
list
|
Liste der zu zeichnenden Keypoints-Daten |
erforderlich |
indices |
list
|
keypoints ids list to be plotted |
[2, 5, 7]
|
shape |
tuple
|
imgsz fĂŒr die Modellinferenz |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Keypoint Radius Wert |
2
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
estimate_pose_angle(a, b, c)
staticmethod
Berechne den Posenwinkel fĂŒr das Objekt.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
a |
float)
|
Der Wert des Posenpunktes a |
erforderlich |
b |
float
|
Der Wert des Posenpunkts b |
erforderlich |
c |
float
|
Der Wert des Punktes c |
erforderlich |
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
angle |
degree
|
Gradwert des Winkels zwischen drei Punkten |
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
fromarray(im)
get_bbox_dimension(bbox=None)
Berechne die FlÀche eines Begrenzungsrahmens.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
bbox |
tuple
|
Bounding Box Koordinaten im Format (x_min, y_min, x_max, y_max). |
None
|
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
angle |
degree
|
Gradwert des Winkels zwischen drei Punkten |
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
kpts(kpts, shape=(640, 640), radius=5, kpt_line=True, conf_thres=0.25)
Zeichne Keypoints auf das Bild.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
kpts |
tensor
|
Vorhergesagte Keypoints mit Form [17, 3]. Jeder Keypoint hat (x, y, Vertrauen). |
erforderlich |
shape |
tuple
|
Bildform als Tupel (h, w), wobei h die Höhe und w die Breite ist. |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Radius der gezeichneten Keypoints. Standard ist 5. |
5
|
kpt_line |
bool
|
Wenn True, zeichnet die Funktion Linien, die die Keypoints fĂŒr die menschliche Pose. Die Voreinstellung ist True. |
True
|
Hinweis
kpt_line=True
unterstĂŒtzt derzeit nur das Plotten von menschlichen Posen.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
masks(masks, colors, im_gpu, alpha=0.5, retina_masks=False)
Zeichne Masken auf das Bild.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
masks |
tensor
|
Vorausgesagte Masken auf cuda, Form: [n, h, w] |
erforderlich |
colors |
List[List[Int]]
|
Farben fĂŒr vorhergesagte Masken, [[r, g, b] * n] |
erforderlich |
im_gpu |
tensor
|
Das Bild ist in cuda, Form: [3, h, w], range: [0, 1] |
erforderlich |
alpha |
float
|
Transparenz der Maske: 0.0 vollstÀndig transparent, 1.0 undurchsichtig |
0.5
|
retina_masks |
bool
|
Ob hochauflösende Masken verwendet werden sollen oder nicht. Der Standardwert ist False. |
False
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
plot_angle_and_count_and_stage(angle_text, count_text, stage_text, center_kpt, line_thickness=2)
Zeichne den Posenwinkel, den ZĂ€hlwert und die Schrittweite auf.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
angle_text |
str
|
Winkelwert fĂŒr die TrainingsĂŒberwachung |
erforderlich |
count_text |
str
|
zĂ€hlt den Wert fĂŒr die TrainingsĂŒberwachung |
erforderlich |
stage_text |
str
|
Etappenentscheidung fĂŒr Workout-Monitoring |
erforderlich |
center_kpt |
int
|
Schwerpunkt-Positionsindex fĂŒr die TrainingsĂŒberwachung |
erforderlich |
line_thickness |
int
|
Dicke fĂŒr Textanzeige |
2
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
plot_distance_and_line(distance_m, distance_mm, centroids, line_color, centroid_color)
Zeichne den Abstand und die Linie auf dem Rahmen ein.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
distance_m |
float
|
Abstand zwischen zwei bbox-Mittelpunkten in Metern. |
erforderlich |
distance_mm |
float
|
Abstand zwischen zwei bbox-Mittelpunkten in Millimetern. |
erforderlich |
centroids |
list
|
Bounding-Box-Zentroide Daten. |
erforderlich |
line_color |
RGB
|
Farbe der Abstandslinie. |
erforderlich |
centroid_color |
RGB
|
Farbe des Schwerpunkts des Begrenzungsrahmens. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
queue_counts_display(label, points=None, region_color=(255, 255, 255), txt_color=(0, 0, 0), fontsize=0.7)
Zeigt die Anzahl der Warteschlangen auf einem Bild an, das auf die Punkte zentriert ist, mit anpassbarer SchriftgröĂe und Farben.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
label |
str
|
Warteschlange zÀhlt Etikett |
erforderlich |
points |
tuple
|
Regionale Punkte fĂŒr die Berechnung des Mittelpunkts zur Anzeige von Text |
None
|
region_color |
RGB
|
Farbe der Warteschlangenregion |
(255, 255, 255)
|
txt_color |
RGB
|
Textanzeigefarbe |
(0, 0, 0)
|
fontsize |
float
|
Text SchriftgröĂe |
0.7
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
rectangle(xy, fill=None, outline=None, width=1)
result()
save(filename='image.jpg')
seg_bbox(mask, mask_color=(255, 0, 255), det_label=None, track_label=None)
Funktion zum Zeichnen von segmentierten Objekten in Bounding-Box-Form.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
mask |
list
|
maskiert die Datenliste fĂŒr das Plotten von Segmentierungsbereichen |
erforderlich |
mask_color |
tuple
|
Maske fĂŒr die Vordergrundfarbe |
(255, 0, 255)
|
det_label |
str
|
Text der Erkennungsmarke |
None
|
track_label |
str
|
Text des Verfolgungsetiketts |
None
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
show(title=None)
text(xy, text, txt_color=(255, 255, 255), anchor='top', box_style=False)
FĂŒgt mit PIL oder cv2 Text zu einem Bild hinzu.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
visioneye(box, center_point, color=(235, 219, 11), pin_color=(255, 0, 255), thickness=2, pins_radius=10)
Funktion fĂŒr die punktgenaue Kartierung des menschlichen Auges und das Plotten.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
box |
list
|
Koordinaten der Bounding Box |
erforderlich |
center_point |
tuple
|
Mittelpunkt fĂŒr die Vision Augenansicht |
erforderlich |
color |
tuple
|
Objektschwerpunkt und Wert der Linienfarbe |
(235, 219, 11)
|
pin_color |
tuple
|
visioneye Punkt Farbwert |
(255, 0, 255)
|
thickness |
int
|
int-Wert fĂŒr die LinienstĂ€rke |
2
|
pins_radius |
int
|
visioneye Punkt Radius Wert |
10
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_labels(boxes, cls, names=(), save_dir=Path(''), on_plot=None)
Zeichne Trainingskennzeichnungen einschlieĂlich Klassenhistogrammen und Boxstatistiken auf.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.save_one_box(xyxy, im, file=Path('im.jpg'), gain=1.02, pad=10, square=False, BGR=False, save=True)
Speichere den Bildausschnitt als {Datei} mit einer AusschnittgröĂe von mehreren {Gain} und {Pad} Pixeln. Beschnitt speichern und/oder zurĂŒckgeben.
Diese Funktion nimmt einen Begrenzungsrahmen und ein Bild und speichert dann einen Ausschnitt des Bildes entsprechend dem Begrenzungsrahmen. Optional kann der Ausschnitt quadriert werden, und die Funktion ermöglicht die Anpassung von Gain und Padding Anpassungen des Begrenzungsrahmens.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
xyxy |
Tensor or list
|
Eine tensor oder Liste, die die Bounding Box im xyxy-Format darstellt. |
erforderlich |
im |
ndarray
|
Das Eingangsbild. |
erforderlich |
file |
Path
|
Der Pfad, in dem das beschnittene Bild gespeichert wird. Der Standardwert ist "im.jpg". |
Path('im.jpg')
|
gain |
float
|
Ein multiplikativer Faktor, um die GröĂe des Begrenzungsrahmens zu erhöhen. Der Standardwert ist 1,02. |
1.02
|
pad |
int
|
Die Anzahl der Pixel, die zur Breite und Höhe des Begrenzungsrahmens hinzugefĂŒgt werden. Der Standardwert ist 10. |
10
|
square |
bool
|
Bei True wird der Begrenzungsrahmen in ein Quadrat umgewandelt. Der Standardwert ist False. |
False
|
BGR |
bool
|
Bei True wird das Bild im BGR-Format gespeichert, sonst im RGB-Format. Der Standardwert ist False. |
False
|
save |
bool
|
Wenn True, wird das zugeschnittene Bild auf der Festplatte gespeichert. Der Standardwert ist True. |
True
|
Retouren:
Typ | Beschreibung |
---|---|
ndarray
|
Das abgeschnittene Bild. |
Beispiel
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_images(images, batch_idx, cls, bboxes=np.zeros(0, dtype=np.float32), confs=None, masks=np.zeros(0, dtype=np.uint8), kpts=np.zeros((0, 51), dtype=np.float32), paths=None, fname='images.jpg', names=None, on_plot=None, max_subplots=16, save=True, conf_thres=0.25)
Plane ein Bildraster mit Beschriftungen.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 |
|
ultralytics.utils.plotting.plot_results(file='path/to/results.csv', dir='', segment=False, pose=False, classify=False, on_plot=None)
Zeichne Trainingsergebnisse aus einer CSV-Datei auf. Die Funktion unterstĂŒtzt verschiedene Datentypen, einschlieĂlich Segmentierung, PosenschĂ€tzung und Klassifizierung. Die Diagramme werden als "results.png" in dem Verzeichnis gespeichert, in dem sich die CSV-Datei befindet.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
file |
str
|
Pfad zu der CSV-Datei, die die Trainingsergebnisse enthÀlt. Der Standardwert ist "path/to/results.csv". |
'path/to/results.csv'
|
dir |
str
|
Verzeichnis, in dem sich die CSV-Datei befindet, wenn "file" nicht angegeben wird. Der Standardwert ist ''. |
''
|
segment |
bool
|
Kennzeichen, das angibt, ob die Daten fĂŒr die Segmentierung bestimmt sind. Der Standardwert ist False. |
False
|
pose |
bool
|
Flagge, die angibt, ob die Daten fĂŒr die PosenschĂ€tzung bestimmt sind. Der Standardwert ist False. |
False
|
classify |
bool
|
Kennzeichen, das angibt, ob die Daten fĂŒr die Klassifizierung bestimmt sind. Der Standardwert ist False. |
False
|
on_plot |
callable
|
Callback-Funktion, die nach dem Plotten ausgefĂŒhrt wird. Nimmt den Dateinamen als Argument. Der Standardwert ist None. |
None
|
Beispiel
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plt_color_scatter(v, f, bins=20, cmap='viridis', alpha=0.8, edgecolors='none')
Zeichnet ein Streudiagramm mit farbigen Punkten auf der Grundlage eines 2D-Histogramms.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
v |
array - like
|
Werte fĂŒr die x-Achse. |
erforderlich |
f |
array - like
|
Werte fĂŒr die y-Achse. |
erforderlich |
bins |
int
|
Anzahl der Bins fĂŒr das Histogramm. Der Standardwert ist 20. |
20
|
cmap |
str
|
Farbkarte fĂŒr das Streudiagramm. Der Standardwert ist "viridis". |
'viridis'
|
alpha |
float
|
Alpha fĂŒr das Streudiagramm. Der Standardwert ist 0,8. |
0.8
|
edgecolors |
str
|
Randfarben fĂŒr das Streudiagramm. Der Standardwert ist "keine". |
'none'
|
Beispiele:
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ultralytics.utils.plotting.plot_tune_results(csv_file='tune_results.csv')
Stellt die in der Datei "tune_results.csv" gespeicherten Entwicklungsergebnisse dar. Die Funktion erzeugt ein Streudiagramm fĂŒr jeden SchlĂŒssel in der CSV-Datei ein Streudiagramm, das anhand der Fitnesswerte farblich gekennzeichnet ist. Die leistungsstĂ€rksten Konfigurationen werden in den Diagrammen hervorgehoben.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
csv_file |
str
|
Pfad zu der CSV-Datei, die die Abstimmungsergebnisse enthÀlt. Der Standardwert ist "tune_results.csv". |
'tune_results.csv'
|
Beispiele:
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_target(output, max_det=300)
Konvertiere die Modellausgabe in das Zielformat [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] fĂŒr das Plotten.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_rotated_target(output, max_det=300)
Konvertiere die Modellausgabe in das Zielformat [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] fĂŒr das Plotten.
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp'))
Visualisiere Merkmalskarten eines bestimmten Modellmoduls wÀhrend der Inferenz.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
x |
Tensor
|
Zu visualisierende Merkmale. |
erforderlich |
module_type |
str
|
Modul-Typ. |
erforderlich |
stage |
int
|
Modulstufe innerhalb des Modells. |
erforderlich |
n |
int
|
Maximale Anzahl der zu plottenden Feature Maps. Der Standardwert ist 32. |
32
|
save_dir |
Path
|
Verzeichnis zum Speichern der Ergebnisse. Der Standardwert ist Path('runs/detect/exp'). |
Path('runs/detect/exp')
|
Quellcode in ultralytics/utils/plotting.py
Erstellt am 2023-11-12, Aktualisiert am 2024-05-08
Autoren: Burhan-Q (1), glenn-jocher (4), Laughing-q (1)