Referencia para ultralytics/data/loaders.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/loaders .py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.data.loaders.SourceTypes
dataclass
Clase para representar varios tipos de fuentes de entrada para las predicciones.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadStreams
Cargador de secuencias para varios tipos de secuencias de vídeo, admite secuencias RTSP, RTMP, HTTP y TCP.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
sources |
str
|
Las rutas o URL de entrada de los flujos de vídeo. |
vid_stride |
int
|
Frecuencia de fotogramas de vídeo, por defecto 1. |
buffer |
bool
|
Si se almacenan en búfer los flujos de entrada, por defecto Falso. |
running |
bool
|
Bandera para indicar si el hilo de transmisión está en marcha. |
mode |
str
|
Configurado como "flujo", indica captura en tiempo real. |
imgs |
list
|
Lista de fotogramas de imagen para cada flujo. |
fps |
list
|
Lista de FPS para cada flujo. |
frames |
list
|
Lista de fotogramas totales de cada flujo. |
threads |
list
|
Lista de hilos para cada flujo. |
shape |
list
|
Lista de formas para cada corriente. |
caps |
list
|
Lista de objetos cv2.VideoCapture para cada flujo. |
bs |
int
|
Tamaño del lote para procesar. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
__init__ |
Inicializa el cargador de flujos. |
update |
Leer tramas de flujo en el hilo demonio. |
close |
Cierra el cargador de secuencias y libera los recursos. |
__iter__ |
Devuelve un objeto iterador para la clase. |
__next__ |
Devuelve las rutas de origen, transformadas, y las imágenes originales para procesar. |
__len__ |
Devuelve la longitud del objeto fuentes. |
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
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|
__init__(sources='file.streams', vid_stride=1, buffer=False)
Inicializa las variables de instancia y comprueba que las formas del flujo de entrada sean coherentes.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
__next__()
Devuelve las rutas de origen, las imágenes transformadas y las originales para procesarlas.
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close()
Cierra el cargador de secuencias y libera los recursos.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
update(i, cap, stream)
Leer flujo i
fotogramas en el hilo demonio.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadScreenshots
YOLOv8 captura de pantalla dataloader.
Esta clase gestiona la carga de imágenes de capturas de pantalla para su procesamiento con YOLOv8.
Adecuada para su uso con yolo predict source=screen
.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
source |
str
|
La entrada de origen que indica qué pantalla capturar. |
screen |
int
|
El número de pantalla a capturar. |
left |
int
|
La coordenada izquierda del área de captura de pantalla. |
top |
int
|
La coordenada superior del área de captura de pantalla. |
width |
int
|
La anchura del área de captura de pantalla. |
height |
int
|
La altura del área de captura de pantalla. |
mode |
str
|
Configurado como "flujo", indica captura en tiempo real. |
frame |
int
|
Contador de fotogramas capturados. |
sct |
mss
|
Objeto de captura de pantalla de |
bs |
int
|
Tamaño del lote, ajustado a 1. |
monitor |
dict
|
Detalles de la configuración del monitor. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
__iter__ |
Devuelve un objeto iterador. |
__next__ |
Captura la siguiente pantalla y la devuelve. |
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__init__(source)
Fuente = [número_pantalla izquierda superior anchura altura] (píxeles).
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__next__()
mss captura de pantalla: obtener píxeles brutos de la pantalla como matriz np.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadImagesAndVideos
YOLOv8 dataloader imagen/vídeo.
Esta clase gestiona la carga y el preprocesamiento de datos de imagen y vídeo para YOLOv8. Admite la carga desde varios formatos, incluyendo archivos de imagen individuales, archivos de vídeo y listas de rutas de imagen y vídeo.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
files |
list
|
Lista de rutas de archivos de imagen y vídeo. |
nf |
int
|
Número total de archivos (imágenes y vídeos). |
video_flag |
list
|
Banderas que indican si un archivo es un vídeo (Verdadero) o una imagen (Falso). |
mode |
str
|
Modo actual, "imagen" o "vídeo". |
vid_stride |
int
|
Paso para la velocidad de fotogramas del vídeo, por defecto 1. |
bs |
int
|
Tamaño del lote, fijado en 1 para esta clase. |
cap |
VideoCapture
|
Objeto de captura de vídeo para OpenCV. |
frame |
int
|
Contador de fotogramas para vídeo. |
frames |
int
|
Número total de fotogramas del vídeo. |
count |
int
|
Contador para la iteración, inicializado a 0 durante |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
_new_video |
Crea un nuevo objeto cv2.VideoCapture para una ruta de vídeo dada. |
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
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|
__init__(path, batch=1, vid_stride=1)
Inicializa el cargador de datos y lanza FileNotFoundError si no se encuentra el archivo.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
__next__()
Devuelve el siguiente lote de imágenes o fotogramas de vídeo junto con sus rutas y metadatos.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.LoadPilAndNumpy
Carga imágenes de matrices PIL y Numpy para procesarlas por lotes.
Esta clase está diseñada para gestionar la carga y el preprocesamiento de los datos de imagen de los formatos PIL y Numpy. Realiza una validación básica y una conversión de formato para garantizar que las imágenes están en el formato requerido para el procesamiento posterior.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
paths |
list
|
Lista de rutas de imágenes o nombres de archivo autogenerados. |
im0 |
list
|
Lista de imágenes almacenadas como matrices Numpy. |
mode |
str
|
Tipo de datos que se procesan, por defecto "imagen". |
bs |
int
|
Tamaño del lote, equivalente a la longitud de |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
_single_check |
Valida y formatea una sola imagen en una matriz Numpy. |
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__init__(im0)
Inicializa PIL y Numpy Dataloader.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
__next__()
Devuelve rutas de lotes, imágenes, imágenes procesadas, Ninguno, ''.
ultralytics.data.loaders.LoadTensor
Carga imágenes de torch.Tensor datos.
Esta clase gestiona la carga y el preprocesamiento de los datos de imagen de los tensores PyTorch para su posterior procesamiento.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
im0 |
Tensor
|
La entrada tensor que contiene la(s) imagen(es). |
bs |
int
|
Tamaño del lote, deducido de la forma de |
mode |
str
|
Modo actual, ajustado a "imagen". |
paths |
list
|
Lista de rutas o nombres de archivo de las imágenes. |
count |
int
|
Contador para la iteración, inicializado a 0 durante |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
_single_check |
Valida y posiblemente modifica la entrada tensor. |
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__init__(im0)
Inicializa Tensor Dataloader.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
__iter__()
__len__()
ultralytics.data.loaders.autocast_list(source)
Fusiona una lista de fuentes de distintos tipos en una lista de matrices numpy o imágenes PIL.
Código fuente en ultralytics/data/loaders.py
ultralytics.data.loaders.get_best_youtube_url(url, use_pafy=True)
Recupera la URL del flujo de vídeo MP4 de mejor calidad de un determinado vídeo de YouTube.
Esta función utiliza la biblioteca pafy o yt_dlp para extraer la información del vídeo de YouTube. A continuación, encuentra el formato calidad MP4 que tenga códec de vídeo pero no de audio, y devuelve la URL de este flujo de vídeo.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
url |
str
|
La URL del vídeo de YouTube. |
necesario |
use_pafy |
bool
|
Utiliza el paquete pafy, por defecto=True, de lo contrario utiliza el paquete yt_dlp. |
True
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
str
|
La URL del flujo de vídeo MP4 de mejor calidad, o Ninguna si no se encuentra ningún flujo adecuado. |