Referencia para ultralytics/engine/results.py
Nota
Este archivo está disponible en https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/engine/results .py. Si detectas algún problema, por favor, ayuda a solucionarlo contribuyendo con una Pull Request 🛠️. ¡Gracias 🙏!
ultralytics.engine.results.BaseTensor
Bases: SimpleClass
Clase base tensor con métodos adicionales para facilitar la manipulación y el manejo de dispositivos.
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
shape
property
Devuelve la forma de los datos tensor.
__getitem__(idx)
__init__(data, orig_shape)
Inicializa BaseTensor con los datos y la forma original.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
data |
Tensor | ndarray
|
Predicciones, como bboxes, máscaras y puntos clave. |
necesario |
orig_shape |
tuple
|
Forma original de la imagen. |
necesario |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
__len__()
cpu()
cuda()
numpy()
to(*args, **kwargs)
Devuelve una copia de la página tensor con el dispositivo y dtype especificados.
ultralytics.engine.results.Results
Bases: SimpleClass
Una clase para almacenar y manipular los resultados de las inferencias.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
orig_img |
ndarray
|
Imagen original como matriz numpy. |
orig_shape |
tuple
|
Forma de la imagen original en formato (alto, ancho). |
boxes |
Boxes
|
Objeto que contiene cuadros delimitadores de detección. |
masks |
Masks
|
Objeto que contiene máscaras de detección. |
probs |
Probs
|
Objeto que contiene probabilidades de clase para tareas de clasificación. |
keypoints |
Keypoints
|
Objeto que contiene los puntos clave detectados para cada objeto. |
speed |
dict
|
Diccionario de velocidades de preproceso, inferencia y postproceso (ms/imagen). |
names |
dict
|
Diccionario de nombres de clase. |
path |
str
|
Ruta al archivo de imagen. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
update |
Actualiza los atributos del objeto con los nuevos resultados de la detección. |
cpu |
Devuelve una copia del objeto Resultados con todos los tensores en la memoria de la CPU. |
numpy |
Devuelve una copia del objeto Resultados con todos los tensores como matrices numpy. |
cuda |
Devuelve una copia del objeto Resultados con todos los tensores en la memoria de la GPU. |
to |
Devuelve una copia del objeto Resultados con tensores en un dispositivo y dtype especificados. |
new |
Devuelve un nuevo objeto Resultados con la misma imagen, ruta y nombres. |
plot |
Traza los resultados de la detección en una imagen de entrada, devolviendo una imagen anotada. |
show |
Mostrar resultados anotados en pantalla. |
save |
Guarda los resultados anotados en un archivo. |
verbose |
Devuelve una cadena de registro para cada tarea, detallando las detecciones y clasificaciones. |
save_txt |
Guarda los resultados de la detección en un archivo de texto. |
save_crop |
Guarda las imágenes de detección recortadas. |
tojson |
Convierte los resultados de la detección al formato JSON. |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 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 |
|
__getitem__(idx)
__init__(orig_img, path, names, boxes=None, masks=None, probs=None, keypoints=None, obb=None)
Inicializa la clase Resultados.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
orig_img |
ndarray
|
La imagen original como matriz numpy. |
necesario |
path |
str
|
La ruta al archivo de imagen. |
necesario |
names |
dict
|
Un diccionario de nombres de clases. |
necesario |
boxes |
tensor
|
Un tensor 2D de coordenadas de cuadro delimitador para cada detección. |
None
|
masks |
tensor
|
Un tensor 3D de máscaras de detección, donde cada máscara es una imagen binaria. |
None
|
probs |
tensor
|
Un 1D tensor de probabilidades de cada clase para la tarea de clasificación. |
None
|
keypoints |
tensor
|
Un tensor 2D de coordenadas de puntos clave para cada detección. |
None
|
obb |
tensor
|
Un tensor 2D de coordenadas de cuadro delimitador orientado para cada detección. |
None
|
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
__len__()
cpu()
cuda()
new()
numpy()
plot(conf=True, line_width=None, font_size=None, font='Arial.ttf', pil=False, img=None, im_gpu=None, kpt_radius=5, kpt_line=True, labels=True, boxes=True, masks=True, probs=True, show=False, save=False, filename=None)
Traza los resultados de la detección en una imagen RGB de entrada. Acepta una matriz numpy (cv2) o una imagen PIL.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
conf |
bool
|
Si se traza la puntuación de confianza de la detección. |
True
|
line_width |
float
|
La anchura de línea de las cajas delimitadoras. Si es Ninguno, se escala al tamaño de la imagen. |
None
|
font_size |
float
|
El tamaño de la fuente del texto. Si es Ninguno, se escala al tamaño de la imagen. |
None
|
font |
str
|
El tipo de letra a utilizar para el texto. |
'Arial.ttf'
|
pil |
bool
|
Si se devuelve la imagen como Imagen PIL. |
False
|
img |
ndarray
|
Traza a otra imagen. si no, traza a la imagen original. |
None
|
im_gpu |
Tensor
|
Imagen normalizada en gpu con forma (1, 3, 640, 640), para un trazado más rápido de la máscara. |
None
|
kpt_radius |
int
|
Radio de los puntos clave dibujados. Por defecto es 5. |
5
|
kpt_line |
bool
|
Si dibujar líneas que conecten los puntos clave. |
True
|
labels |
bool
|
Si se traza la etiqueta de las cajas delimitadoras. |
True
|
boxes |
bool
|
Si se trazan las cajas delimitadoras. |
True
|
masks |
bool
|
Si se trazan las máscaras. |
True
|
probs |
bool
|
Si se traza la probabilidad de clasificación |
True
|
show |
bool
|
Si quieres mostrar directamente la imagen anotada. |
False
|
save |
bool
|
Si guardar la imagen anotada en |
False
|
filename |
str
|
Nombre de archivo en el que guardar la imagen si guardar es True. |
None
|
Devuelve:
Tipo | Descripción |
---|---|
ndarray
|
Una matriz numpy de la imagen anotada. |
Ejemplo
from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model('bus.jpg') # results list
for r in results:
im_array = r.plot() # plot a BGR numpy array of predictions
im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1]) # RGB PIL image
im.show() # show image
im.save('results.jpg') # save image
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
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 |
|
save(filename=None, *args, **kwargs)
Guardar imagen de resultados anotados.
save_crop(save_dir, file_name=Path('im.jpg'))
Guardar predicciones recortadas en save_dir/cls/file_name.jpg
.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
save_dir |
str | Path
|
Guardar ruta. |
necesario |
file_name |
str | Path
|
Nombre del archivo. |
Path('im.jpg')
|
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
save_txt(txt_file, save_conf=False)
Guarda las predicciones en un archivo txt.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
txt_file |
str
|
ruta del archivo txt. |
necesario |
save_conf |
bool
|
guardar puntuación de confianza o no. |
False
|
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
show(*args, **kwargs)
summary(normalize=False, decimals=5)
Convierte los resultados a un formato resumido.
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
to(*args, **kwargs)
Devuelve una copia del objeto Resultados con tensores en el dispositivo y dtype especificados.
tojson(normalize=False, decimals=5)
update(boxes=None, masks=None, probs=None, obb=None)
Actualiza los atributos casillas, máscaras y probs del objeto Resultados.
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
verbose()
Devuelve la cadena de registro de cada tarea.
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
ultralytics.engine.results.Boxes
Bases: BaseTensor
Gestiona las cajas de detección, facilitando el acceso y la manipulación de las coordenadas de las cajas, las puntuaciones de confianza, los identificadores de clase y los identificadores de seguimiento opcionales. identificadores de clase e identificadores de seguimiento opcionales. Admite varios formatos para las coordenadas de las casillas, tanto absolutos como absolutas y normalizadas.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
data |
Tensor
|
El tensor en bruto que contiene las casillas de detección y sus datos asociados. |
orig_shape |
tuple
|
El tamaño original de la imagen como tupla (alto, ancho), utilizada para la normalización. |
is_track |
bool
|
Indica si los ID de seguimiento se incluyen en los datos de la caja. |
Propiedades
xyxy (torch.Tensor | numpy.ndarray): Cajas en formato [x1, y1, x2, y2].
conf (torch.Tensor | numpy.ndarray): Puntuaciones de confianza de cada casilla.
cls (torch.Tensor | numpy.ndarray): Etiquetas de clase para cada casilla.
id (torch.Tensor | numpy.ndarray, opcional): IDs de seguimiento para cada casilla, si están disponibles.
xywh (torch.Tensor | numpy.ndarray): Cajas en formato [x, y, anchura, altura], calculadas bajo demanda.
xyxyn (torch.Tensor | numpy.ndarray): Cajas normalizadas [x1, y1, x2, y2], relativas a orig_shape
.
xywhn (torch.Tensor | numpy.ndarray): Cajas [x, y, anchura, altura] normalizadas, relativas a orig_shape
.
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
cpu |
Mueve las cajas a la memoria de la CPU. |
numpy |
Convierte las cajas a un formato de matriz numpy. |
cuda |
Mueve las cajas a la memoria CUDA (GPU). |
to |
Mueve las cajas al dispositivo especificado. |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
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 |
|
cls
property
Devuelve los valores de clase de las cajas.
conf
property
Devuelve los valores de confianza de las casillas.
id
property
Devuelve los ID de pista de las cajas (si están disponibles).
xywh
cached
property
Devuelve las cajas en formato xywh.
xywhn
cached
property
Devuelve las cajas en formato xywh normalizadas por el tamaño original de la imagen.
xyxy
property
Devuelve las casillas en formato xyxy.
xyxyn
cached
property
Devuelve las cajas en formato xyxy normalizadas por el tamaño original de la imagen.
__init__(boxes, orig_shape)
Inicializa la clase Cajas.
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
boxes |
Tensor | ndarray
|
Una matriz tensor o numpy que contiene las cajas de detección, con forma (num_cajas, 6) o (num_cajas, 7). Las dos últimas columnas contienen los valores de confianza y clase. Si está presente, la antepenúltima columna contiene los ID de pista. |
necesario |
orig_shape |
tuple
|
Tamaño original de la imagen, en el formato (alto, ancho). |
necesario |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
ultralytics.engine.results.Masks
Bases: BaseTensor
Una clase para almacenar y manipular máscaras de detección.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
xy |
list
|
Una lista de segmentos en coordenadas de píxel. |
xyn |
list
|
Una lista de segmentos normalizados. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
cpu |
Devuelve las máscaras tensor en la memoria de la CPU. |
numpy |
Devuelve las máscaras tensor como una matriz numpy. |
cuda |
Devuelve las máscaras tensor en la memoria de la GPU. |
to |
Devuelve las máscaras tensor con el dispositivo y dtype especificados. |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
xy
cached
property
Devuelve los segmentos en coordenadas de píxel.
xyn
cached
property
Devuelve los segmentos normalizados.
__init__(masks, orig_shape)
Inicializa la clase Máscaras con las máscaras dadas tensor y la forma original de la imagen.
ultralytics.engine.results.Keypoints
Bases: BaseTensor
Una clase para almacenar y manipular puntos clave de detección.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
xy |
Tensor
|
Una colección de puntos clave que contiene las coordenadas x, y de cada detección. |
xyn |
Tensor
|
Una versión normalizada de xy con coordenadas en el intervalo [0, 1]. |
conf |
Tensor
|
Valores de confianza asociados a los puntos clave, si están disponibles; en caso contrario, Ninguno. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
cpu |
Devuelve una copia de los puntos clave tensor en la memoria de la CPU. |
numpy |
Devuelve una copia de los puntos clave tensor como una matriz numpy. |
cuda |
Devuelve una copia de los puntos clave tensor en la memoria de la GPU. |
to |
Devuelve una copia de los puntos clave tensor con el dispositivo y dtype especificados. |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
conf
cached
property
Devuelve los valores de confianza de los puntos clave si están disponibles, en caso contrario Ninguno.
xy
cached
property
Devuelve las coordenadas x, y de los puntos clave.
xyn
cached
property
Devuelve las coordenadas x, y normalizadas de los puntos clave.
__init__(keypoints, orig_shape)
Inicializa el objeto Puntos Clave con los puntos clave de detección y el tamaño de la imagen original.
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
ultralytics.engine.results.Probs
Bases: BaseTensor
Una clase para almacenar y manipular predicciones de clasificación.
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
top1 |
int
|
Índice de la clase 1 superior. |
top5 |
list[int]
|
Índices de las 5 clases principales. |
top1conf |
Tensor
|
Confianza de la clase 1 superior. |
top5conf |
Tensor
|
Confidencias de las 5 primeras clases. |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
cpu |
Devuelve una copia de los probs tensor en la memoria de la CPU. |
numpy |
Devuelve una copia de las probs tensor como matriz numpy. |
cuda |
Devuelve una copia de los probs tensor en la memoria de la GPU. |
to |
Devuelve una copia de los probs tensor con el dispositivo y dtype especificados. |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
top1
cached
property
Devuelve el índice del tope 1.
top1conf
cached
property
Devuelve la confianza del tope 1.
top5
cached
property
Devuelve los índices de los 5 primeros.
top5conf
cached
property
Devuelve las confidencias de los 5 primeros.
__init__(probs, orig_shape=None)
Inicializa la clase Probs con las probabilidades de clasificación y la forma original opcional de la imagen.
ultralytics.engine.results.OBB
Bases: BaseTensor
Una clase para almacenar y manipular Cajas delimitadoras orientadas (OBB).
Parámetros:
Nombre | Tipo | Descripción | Por defecto |
---|---|---|---|
boxes |
Tensor | ndarray
|
Una matriz tensor o numpy que contiene las cajas de detección, con forma (num_cajas, 7) o (num_cajas, 8). Las dos últimas columnas contienen los valores de confianza y clase. Si está presente, la antepenúltima columna contiene los ID de pista, y la quinta columna desde la izquierda contiene la rotación. |
necesario |
orig_shape |
tuple
|
Tamaño original de la imagen, en el formato (alto, ancho). |
necesario |
Atributos:
Nombre | Tipo | Descripción |
---|---|---|
xywhr |
Tensor | ndarray
|
Las cajas en formato [centro_x, centro_y, anchura, altura, rotación]. |
conf |
Tensor | ndarray
|
Los valores de confianza de las casillas. |
cls |
Tensor | ndarray
|
Los valores de clase de las casillas. |
id |
Tensor | ndarray
|
Los ID de pista de las cajas (si están disponibles). |
xyxyxyxyn |
Tensor | ndarray
|
Las cajas rotadas en formato xyxyxyxy normalizadas por el tamaño de la imagen original. |
xyxyxyxy |
Tensor | ndarray
|
Las cajas rotadas en formato xyxyxyxy. |
xyxy |
Tensor | ndarray
|
Las casillas horizontales en formato xyxyxyxy. |
data |
Tensor
|
El OBB en bruto tensor (alias de |
Métodos:
Nombre | Descripción |
---|---|
cpu |
Mueve el objeto a la memoria de la CPU. |
numpy |
Convierte el objeto en una matriz numpy. |
cuda |
Mueve el objeto a la memoria CUDA. |
to |
Mueve el objeto al dispositivo especificado. |
Código fuente en ultralytics/engine/results.py
664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 |
|
cls
property
Devuelve los valores de clase de las cajas.
conf
property
Devuelve los valores de confianza de las casillas.
id
property
Devuelve los ID de pista de las cajas (si están disponibles).
xywhr
property
Devuelve las cajas giradas en formato xywhr.
xyxy
cached
property
Devuelve las cajas horizontales en formato xyxy, (N, 4).
Acepta las cajas torch y numpy.
xyxyxyxy
cached
property
Devuelve las casillas en formato xyxyxyxy, (N, 4, 2).
xyxyxyxyn
cached
property
Devuelve las casillas en formato xyxyxyxy, (N, 4, 2).
__init__(boxes, orig_shape)
Inicializa la clase Cajas.