Visualizzazione dei risultati dell'inferenza in un terminale

Immagine dal sito web libsixel.

Motivazione

Quando ci si connette a una macchina remota, normalmente la visualizzazione dei risultati delle immagini non è possibile o richiede lo spostamento dei dati su un dispositivo locale con una GUI. Il terminale integrato di VSCode consente il rendering diretto delle immagini. Questa è una breve dimostrazione su come utilizzare questo in combinazione con ultralytics con risultati della previsione.

I protocolli compatibili con VSCode per la visualizzazione di immagini utilizzando il terminale integrato sono sixel e iTerm. Questa guida dimostrerà l'uso di sixel protocollo.

Processo

1. Innanzitutto, è necessario abilitare le impostazioni terminal.integrated.enableImages e terminal.integrated.gpuAcceleration in VSCode.

   "terminal.integrated.gpuAcceleration": "auto" # "auto" is default, can also use "on"
   "terminal.integrated.enableImages": true
   

   

2. Installa il python-sixel libreria nel tuo ambiente virtuale. Questo è un fork del PySixel libreria, che non è più manutenuta.

   pip install sixel
   

3. Carica un modello ed esegui l'inferenza, quindi traccia i risultati e memorizzali in una variabile. Scopri di più sugli argomenti di inferenza e sull'utilizzo dei risultati nella pagina della modalità predict.

   from ultralytics import YOLO
   
   # Load a model
   model = YOLO("yolo11n.pt")
   
   # Run inference on an image
   results = model.predict(source="ultralytics/assets/bus.jpg")
   
   # Plot inference results
   plot = results[0].plot()  # (1)!
   

   1. Consulta i parametri del metodo plot per vedere i possibili argomenti da utilizzare.

4. Ora, usa OpenCV per convertire il np.ndarray a bytes data. Quindi usa io.BytesIO per creare un oggetto "simile a un file".

   import io
   
   import cv2
   
   # Results image as bytes
   im_bytes = cv2.imencode(
       ".png",  # (1)!
       plot,
   )[1].tobytes()  # (2)!
   
   # Image bytes as a file-like object
   mem_file = io.BytesIO(im_bytes)
   

   1. È possibile utilizzare anche altre estensioni di immagine.
   2. Solo l'oggetto all'indice 1 che viene restituito è necessario.

5. Crea un SixelWriter istanza, quindi usa il .draw() metodo per disegnare l'immagine nel terminale.

   from sixel import SixelWriter
   
   # Create sixel writer object
   w = SixelWriter()
   
   # Draw the sixel image in the terminal
   w.draw(mem_file)
   

Esempio di risultati di inferenza

Esempio di codice completo

import io

import cv2
from sixel import SixelWriter

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image
results = model.predict(source="ultralytics/assets/bus.jpg")

# Plot inference results
plot = results[0].plot()  # (3)!

# Results image as bytes
im_bytes = cv2.imencode(
    ".png",  # (1)!
    plot,
)[1].tobytes()  # (2)!

mem_file = io.BytesIO(im_bytes)
w = SixelWriter()
w.draw(mem_file)

1. È possibile utilizzare anche altre estensioni di immagine.
2. Solo l'oggetto all'indice 1 che viene restituito è necessario.
3. Consulta i parametri del metodo plot per vedere i possibili argomenti da utilizzare.

FAQ

Come posso visualizzare i risultati dell'inferenza YOLO in un terminale VSCode su macOS o Linux?

Per visualizzare i risultati dell'inferenza YOLO in un terminale VSCode su macOS o Linux, segui questi passaggi:

1. Abilita le impostazioni VSCode necessarie:

   "terminal.integrated.enableImages": true
   "terminal.integrated.gpuAcceleration": "auto"
   

2. Installa la libreria sixel:

   pip install sixel
   

3. Carica il tuo modello YOLO ed esegui l'inferenza:

   from ultralytics import YOLO
   
   model = YOLO("yolo11n.pt")
   results = model.predict(source="path_to_image")
   plot = results[0].plot()
   

4. Converti l'immagine del risultato dell'inferenza in byte e visualizzala nel terminale:

   import io
   
   import cv2
   from sixel import SixelWriter
   
   im_bytes = cv2.imencode(".png", plot)[1].tobytes()
   mem_file = io.BytesIO(im_bytes)
   SixelWriter().draw(mem_file)
   

Per maggiori dettagli, visita la pagina della modalità predict.

Perché il protocollo sixel funziona solo su Linux e macOS?

Il protocollo sixel è attualmente supportato solo su Linux e macOS perché queste piattaforme hanno funzionalità terminali native compatibili con la grafica sixel. Il supporto di Windows per la grafica terminale tramite sixel è ancora in fase di sviluppo. Per aggiornamenti sulla compatibilità con Windows, controlla lo stato del problema di VSCode e la documentazione.

Cosa succede se riscontro problemi con la visualizzazione delle immagini nel terminale VSCode?

Se riscontri problemi nella visualizzazione delle immagini nel terminale VSCode utilizzando sixel:

1. Assicurati che le impostazioni necessarie in VSCode siano abilitate:

   "terminal.integrated.enableImages": true
   "terminal.integrated.gpuAcceleration": "auto"
   

2. Verificare l'installazione della libreria sixel:

   pip install sixel
   

3. Verifica che non ci siano errori nel codice di conversione e tracciamento dei dati immagine. Ad esempio:

   import io
   
   import cv2
   from sixel import SixelWriter
   
   im_bytes = cv2.imencode(".png", plot)[1].tobytes()
   mem_file = io.BytesIO(im_bytes)
   SixelWriter().draw(mem_file)
   

Se i problemi persistono, consultare il repository VSCode e visitare la sezione parametri del metodo plot per ulteriori indicazioni.

YOLO può visualizzare i risultati dell'inferenza video nel terminale utilizzando sixel?

La visualizzazione dei risultati dell'inferenza video o dei fotogrammi GIF animati utilizzando sixel nel terminale non è attualmente testata e potrebbe non essere supportata. Si consiglia di iniziare con immagini statiche e verificarne la compatibilità. Tentare di visualizzare i risultati video a proprio rischio, tenendo presente i vincoli di performance. Per maggiori informazioni sulla rappresentazione grafica dei risultati dell'inferenza, visitare la pagina della modalità predict.

Come posso risolvere i problemi con python-sixel libreria?

Per risolvere i problemi con python-sixel libreria:

1. Assicurati che la libreria sia installata correttamente nel tuo ambiente virtuale:

   pip install sixel
   

2. Verificare di disporre delle dipendenze di python e di sistema necessarie.

3. Consulta il repository GitHub python-sixel per ulteriore documentazione e supporto della community.

4. Verifica attentamente il codice per individuare potenziali errori, in particolare l'utilizzo di SixelWriter e passaggi di conversione dei dati immagine.

Per ulteriore assistenza sull'utilizzo dei modelli YOLO e sull'integrazione sixel, consultare le pagine della documentazione export e predict mode.

📅 Creato 1 anno fa ✏️ Aggiornato 1 mese fa

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