Riferimento per ultralytics/engine/results.py
Nota
Questo file è disponibile all'indirizzo https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/engine/results .py. Se riscontri un problema, contribuisci a risolverlo inviando una Pull Request 🛠️. Grazie 🙏!
ultralytics.engine.results.BaseTensor
Basi: SimpleClass
Classe base di tensor con metodi aggiuntivi per facilitare la manipolazione e la gestione dei dispositivi.
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
shape
property
Restituisce la forma dei dati tensor.
__getitem__(idx)
__init__(data, orig_shape)
Inizializza BaseTensor con i dati e la forma originale.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
data |
Tensor | ndarray
|
Previsioni, come bbox, maschere e punti chiave. |
richiesto |
orig_shape |
tuple
|
Forma originale dell'immagine. |
richiesto |
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
__len__()
cpu()
cuda()
numpy()
to(*args, **kwargs)
Restituisce una copia di tensor con il dispositivo e il tipo di d specificato.
ultralytics.engine.results.Results
Basi: SimpleClass
Una classe per memorizzare e manipolare i risultati dell'inferenza.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
orig_img |
ndarray
|
Immagine originale come array numpy. |
orig_shape |
tuple
|
Forma dell'immagine originale in formato (altezza, larghezza). |
boxes |
Boxes
|
Oggetto contenente le caselle di delimitazione del rilevamento. |
masks |
Masks
|
Oggetto contenente le maschere di rilevamento. |
probs |
Probs
|
Oggetto contenente le probabilità delle classi per i compiti di classificazione. |
keypoints |
Keypoints
|
Oggetto contenente i punti chiave rilevati per ogni oggetto. |
speed |
dict
|
Dizionario delle velocità di preprocesso, inferenza e postprocesso (ms/immagine). |
names |
dict
|
Dizionario dei nomi delle classi. |
path |
str
|
Percorso del file immagine. |
Metodi:
Nome | Descrizione |
---|---|
update |
Aggiorna gli attributi dell'oggetto con i nuovi risultati del rilevamento. |
cpu |
Restituisce una copia dell'oggetto Results con tutti i tensori sulla memoria della CPU. |
numpy |
Restituisce una copia dell'oggetto Results con tutti i tensori come array numpy. |
cuda |
Restituisce una copia dell'oggetto Results con tutti i tensori sulla memoria della GPU. |
to |
Restituisce una copia dell'oggetto Results con i tensori su un dispositivo e un tipo di d specificato. |
new |
Restituisce un nuovo oggetto Results con la stessa immagine, lo stesso percorso e gli stessi nomi. |
plot |
Traccia i risultati del rilevamento su un'immagine di input, restituendo un'immagine annotata. |
show |
Mostra i risultati annotati sullo schermo. |
save |
Salva i risultati annotati in un file. |
verbose |
Restituisce una stringa di log per ogni attività, con i dettagli dei rilevamenti e delle classificazioni. |
save_txt |
Salva i risultati del rilevamento in un file di testo. |
save_crop |
Salva le immagini di rilevamento ritagliate. |
tojson |
Converte i risultati del rilevamento in formato JSON. |
Codice sorgente in 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)
Inizializza la classe Results.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
orig_img |
ndarray
|
L'immagine originale come array numpy. |
richiesto |
path |
str
|
Il percorso del file immagine. |
richiesto |
names |
dict
|
Un dizionario di nomi di classi. |
richiesto |
boxes |
tensor
|
Un tensor 2D di coordinate del rettangolo di selezione per ogni rilevamento. |
None
|
masks |
tensor
|
Un tensor 3D di maschere di rilevamento, dove ogni maschera è un'immagine binaria. |
None
|
probs |
tensor
|
Un 1D tensor di probabilità di ogni classe per il compito di classificazione. |
None
|
keypoints |
tensor
|
Un sito 2D tensor di coordinate dei punti chiave per ogni rilevamento. |
None
|
obb |
tensor
|
Un tensor 2D di coordinate del rettangolo di selezione orientato per ogni rilevamento. |
None
|
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
__len__()
cpu()
cuda()
new()
Restituisce un nuovo oggetto Results con la stessa immagine, lo stesso percorso e gli stessi nomi.
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)
Traccia i risultati del rilevamento su un'immagine RGB in ingresso. Accetta un array numpy (cv2) o un'immagine PIL.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
conf |
bool
|
Se tracciare il punteggio di confidenza del rilevamento. |
True
|
line_width |
float
|
La larghezza della linea dei riquadri di delimitazione. Se nessuna, viene scalata alle dimensioni dell'immagine. |
None
|
font_size |
float
|
La dimensione del carattere del testo. Se non c'è, il testo viene scalato in base alle dimensioni dell'immagine. |
None
|
font |
str
|
Il font da utilizzare per il testo. |
'Arial.ttf'
|
pil |
bool
|
Se restituire l'immagine come immagine PIL. |
False
|
img |
ndarray
|
Traccia un'altra immagine. Se non lo fa, traccia un'immagine originale. |
None
|
im_gpu |
Tensor
|
Immagine normalizzata in gpu con forma (1, 3, 640, 640), per un plottaggio più veloce della maschera. |
None
|
kpt_radius |
int
|
Raggio dei punti chiave disegnati. Il valore predefinito è 5. |
5
|
kpt_line |
bool
|
Disegna o meno le linee che collegano i punti chiave. |
True
|
labels |
bool
|
Se tracciare l'etichetta delle caselle di delimitazione. |
True
|
boxes |
bool
|
Se tracciare o meno i riquadri di delimitazione. |
True
|
masks |
bool
|
Se tracciare le maschere. |
True
|
probs |
bool
|
Se tracciare la probabilità di classificazione |
True
|
show |
bool
|
Se visualizzare direttamente l'immagine annotata. |
False
|
save |
bool
|
Se salvare l'immagine annotata in |
False
|
filename |
str
|
Nome del file in cui salvare l'immagine se save è True. |
None
|
Restituzione:
Tipo | Descrizione |
---|---|
ndarray
|
Un array numpy dell'immagine annotata. |
Esempio
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
Codice sorgente in 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)
Salva l'immagine dei risultati annotati.
save_crop(save_dir, file_name=Path('im.jpg'))
Salva le previsioni ritagliate in save_dir/cls/file_name.jpg
.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
save_dir |
str | Path
|
Percorso di salvataggio. |
richiesto |
file_name |
str | Path
|
Nome del file. |
Path('im.jpg')
|
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
save_txt(txt_file, save_conf=False)
Salva le previsioni in un file txt.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
txt_file |
str
|
percorso del file txt. |
richiesto |
save_conf |
bool
|
salvare o meno il punteggio di fiducia. |
False
|
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
show(*args, **kwargs)
summary(normalize=False, decimals=5)
Convertire i risultati in un formato riassuntivo.
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
to(*args, **kwargs)
Restituisce una copia dell'oggetto Results con i tensori sul dispositivo e il tipo di d specificato.
tojson(normalize=False, decimals=5)
update(boxes=None, masks=None, probs=None, obb=None)
Aggiorna le caselle, le maschere e gli attributi probs dell'oggetto Risultati.
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
verbose()
Restituisce la stringa di log per ogni attività.
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
ultralytics.engine.results.Boxes
Basi: BaseTensor
Gestisce le caselle di rilevamento, fornendo un facile accesso e manipolazione delle coordinate delle caselle, dei punteggi di confidenza, degli identificatori di classe e degli ID di tracciamento opzionali. e degli ID di tracciamento opzionali. Supporta diversi formati per le coordinate dei riquadri, compresi i formati assoluti e forme normalizzate.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
data |
Tensor
|
Il raw tensor contenente le caselle di rilevamento e i dati ad esse associati. |
orig_shape |
tuple
|
La dimensione dell'immagine originale come tupla (altezza, larghezza), utilizzata per la normalizzazione. |
is_track |
bool
|
Indica se gli ID di tracciamento sono inclusi nei dati della scatola. |
Proprietà
xyxy (torch.Tensor | numpy.ndarray): Scatole in formato [x1, y1, x2, y2].
conf (torch.Tensor | numpy.ndarray): Punteggi di confidenza per ogni casella.
cls (torch.Tensor | numpy.ndarray): Etichette di classe per ogni casella.
id (torch.Tensor | numpy.ndarray, opzionale): ID di tracciamento per ogni casella, se disponibili.
xywh (torch.Tensor | numpy.ndarray): Caselle in formato [x, y, larghezza, altezza], calcolate su richiesta.
xyxyn (torch.Tensor | numpy.ndarray): Caselle normalizzate [x1, y1, x2, y2], relative a orig_shape
.
xywhn (torch.Tensor | numpy.ndarray): Caselle normalizzate [x, y, larghezza, altezza], relative a orig_shape
.
Metodi:
Nome | Descrizione |
---|---|
cpu |
Sposta le caselle nella memoria della CPU. |
numpy |
Converte le caselle in un formato array numpy. |
cuda |
Sposta le caselle nella memoria CUDA (GPU). |
to |
Sposta le caselle nel dispositivo specificato. |
Codice sorgente in 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
Restituisce i valori delle classi delle caselle.
conf
property
Restituisce i valori di confidenza delle caselle.
id
property
Restituisce gli ID dei binari delle scatole (se disponibili).
xywh
cached
property
Restituisce le caselle in formato xywh.
xywhn
cached
property
Restituisce le caselle in formato xywh normalizzate in base alle dimensioni dell'immagine originale.
xyxy
property
Restituisce le caselle in formato xyxy.
xyxyn
cached
property
Restituisce i riquadri in formato xyxy normalizzati rispetto alle dimensioni dell'immagine originale.
__init__(boxes, orig_shape)
Inizializza la classe Boxes.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
boxes |
Tensor | ndarray
|
Un array tensor o numpy contenente le caselle di rilevamento, con (num_boxes, 6) o (num_boxes, 7). Le ultime due colonne contengono i valori di confidenza e di classe. Se presente, la terzultima colonna contiene gli ID delle tracce. |
richiesto |
orig_shape |
tuple
|
Dimensioni dell'immagine originale, nel formato (altezza, larghezza). |
richiesto |
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
ultralytics.engine.results.Masks
Basi: BaseTensor
Una classe per memorizzare e manipolare le maschere di rilevamento.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
xy |
list
|
Un elenco di segmenti in coordinate pixel. |
xyn |
list
|
Un elenco di segmenti normalizzati. |
Metodi:
Nome | Descrizione |
---|---|
cpu |
Restituisce le maschere tensor sulla memoria della CPU. |
numpy |
Restituisce le maschere tensor come array numpy. |
cuda |
Restituisce le maschere tensor sulla memoria della GPU. |
to |
Restituisce le maschere tensor con il dispositivo e il tipo specificato. |
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
xy
cached
property
Restituisce i segmenti in coordinate pixel.
xyn
cached
property
Restituisce i segmenti normalizzati.
__init__(masks, orig_shape)
Inizializza la classe Masks con le maschere tensor e la forma dell'immagine originale.
ultralytics.engine.results.Keypoints
Basi: BaseTensor
Una classe per memorizzare e manipolare i punti chiave di rilevamento.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
xy |
Tensor
|
Una collezione di punti chiave contenenti le coordinate x, y per ogni rilevamento. |
xyn |
Tensor
|
Una versione normalizzata di xy con coordinate nell'intervallo [0, 1]. |
conf |
Tensor
|
Valori di confidenza associati ai punti chiave se disponibili, altrimenti Nessuno. |
Metodi:
Nome | Descrizione |
---|---|
cpu |
Restituisce una copia dei punti chiave tensor nella memoria della CPU. |
numpy |
Restituisce una copia dei punti chiave tensor come array numpy. |
cuda |
Restituisce una copia dei punti chiave tensor sulla memoria della GPU. |
to |
Restituisce una copia dei keypoint tensor con il dispositivo e il dtype specificati. |
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
conf
cached
property
Restituisce i valori di confidenza dei punti chiave se disponibili, altrimenti Nessuno.
xy
cached
property
Restituisce le coordinate x, y dei punti chiave.
xyn
cached
property
Restituisce le coordinate x e y normalizzate dei punti chiave.
__init__(keypoints, orig_shape)
Inizializza l'oggetto Keypoints con i punti chiave di rilevamento e le dimensioni dell'immagine originale.
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
ultralytics.engine.results.Probs
Basi: BaseTensor
Una classe per memorizzare e manipolare le previsioni di classificazione.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
top1 |
int
|
Indice della classe top 1. |
top5 |
list[int]
|
Indici delle 5 classi principali. |
top1conf |
Tensor
|
Fiducia nella classe top 1. |
top5conf |
Tensor
|
Confidenze delle prime 5 classi. |
Metodi:
Nome | Descrizione |
---|---|
cpu |
Restituisce una copia dei probi tensor sulla memoria della CPU. |
numpy |
Restituisce una copia dei probi tensor come array numpy. |
cuda |
Restituisce una copia dei probi tensor sulla memoria della GPU. |
to |
Restituisce una copia dei probi tensor con il dispositivo e il tipo di dtype specificati. |
Codice sorgente in ultralytics/engine/results.py
top1
cached
property
Restituisce l'indice del top 1.
top1conf
cached
property
Restituisce la fiducia del top 1.
top5
cached
property
Restituisce gli indici della top 5.
top5conf
cached
property
Restituisci le confidenze dei primi 5.
__init__(probs, orig_shape=None)
Inizializza la classe Probs con le probabilità di classificazione e la forma originale opzionale dell'immagine.
ultralytics.engine.results.OBB
Basi: BaseTensor
Una classe per memorizzare e manipolare le Oriented Bounding Box (OBB).
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
boxes |
Tensor | ndarray
|
Un array tensor o numpy contenente le caselle di rilevamento, con forma (num_boxes, 7) o (num_boxes, 8). Le ultime due colonne contengono i valori di confidenza e di classe. Se presente, la terzultima colonna contiene gli ID delle tracce e la quinta colonna da sinistra contiene la rotazione. |
richiesto |
orig_shape |
tuple
|
Dimensioni dell'immagine originale, nel formato (altezza, larghezza). |
richiesto |
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
xywhr |
Tensor | ndarray
|
I riquadri nel formato [x_centro, y_centro, larghezza, altezza, rotazione]. |
conf |
Tensor | ndarray
|
I valori di confidenza delle caselle. |
cls |
Tensor | ndarray
|
I valori della classe delle caselle. |
id |
Tensor | ndarray
|
Gli ID dei binari delle scatole (se disponibili). |
xyxyxyxyn |
Tensor | ndarray
|
I riquadri ruotati in formato xyxyxyxy normalizzati rispetto alle dimensioni dell'immagine orig. |
xyxyxyxy |
Tensor | ndarray
|
Le caselle ruotate in formato xyxyxyxy. |
xyxy |
Tensor | ndarray
|
I riquadri orizzontali in formato xyxyxyxy. |
data |
Tensor
|
L'OBB grezzo tensor (alias di |
Metodi:
Nome | Descrizione |
---|---|
cpu |
Sposta l'oggetto nella memoria della CPU. |
numpy |
Converte l'oggetto in un array numpy. |
cuda |
Sposta l'oggetto nella memoria CUDA. |
to |
Sposta l'oggetto nel dispositivo specificato. |
Codice sorgente in 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
Restituisce i valori delle classi delle caselle.
conf
property
Restituisce i valori di confidenza delle caselle.
id
property
Restituisce gli ID dei binari delle scatole (se disponibili).
xywhr
property
Restituisce le caselle ruotate nel formato xywhr.
xyxy
cached
property
Restituisce le caselle orizzontali in formato xyxy, (N, 4).
Accetta sia le caselle torch che quelle numpy.
xyxyxyxy
cached
property
Restituisce le caselle in formato xyxyxyxy, (N, 4, 2).
xyxyxyxyn
cached
property
Restituisce le caselle in formato xyxyxyxy, (N, 4, 2).
__init__(boxes, orig_shape)
Inizializza la classe Boxes.