Riferimento per ultralytics/utils/plotting.py
Nota
Questo file è disponibile su https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/plotting .py. Se riscontri un problema, contribuisci a risolverlo inviando una Pull Request 🛠️. Grazie 🙏!
ultralytics.utils.plotting.Colors
Ultralytics palette di colori predefinita https://ultralytics.com/.
Questa classe fornisce metodi per lavorare con la tavolozza dei colori di Ultralytics , compresa la conversione dei codici colore esadecimali in valori valori RGB.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
palette |
list of tuple
|
Elenco di valori di colore RGB. |
n |
int
|
Il numero di colori della tavolozza. |
pose_palette |
ndarray
|
Un array di palette di colori specifici con tipo np.uint8. |
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
__call__(i, bgr=False)
__init__()
Inizializza i colori come hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
hex2rgb(h)
staticmethod
Converte i codici colore esadecimali in valori RGB (cioè l'ordine PIL predefinito).
ultralytics.utils.plotting.Annotator
Ultralytics Annotatore per mosaici treno/val e JPG e annotazioni sulle previsioni.
Attributi:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
im |
Image.Image or numpy array
|
L'immagine da annotare. |
pil |
bool
|
Se utilizzare PIL o cv2 per disegnare le annotazioni. |
font |
truetype or load_default
|
Carattere utilizzato per le annotazioni sul testo. |
lw |
float
|
Larghezza della linea per il disegno. |
skeleton |
List[List[int]]
|
Struttura scheletrica per i punti chiave. |
limb_color |
List[int]
|
Palette di colori per gli arti. |
kpt_color |
List[int]
|
Tavolozza dei colori per i punti chiave. |
Codice sorgente 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')
Inizializza la classe Annotator con l'immagine e la larghezza della linea e la tavolozza dei colori per i punti chiave e gli arti.
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
box_label(box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255), rotated=False)
Aggiungi una casella xyxy all'immagine con l'etichetta.
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
display_analytics(im0, text, txt_color, bg_color, margin)
Visualizza le statistiche generali dei parcheggi Args: im0 (ndarray): immagine di inferenza text (dict): dizionario delle etichette txt_color (bgr color): colore di visualizzazione del testo in primo piano bg_color (bgr color): colore di visualizzazione dello sfondo del testo margin (int): spazio tra il testo e il rettangolo per una migliore visualizzazione
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
display_objects_labels(im0, text, txt_color, bg_color, x_center, y_center, margin)
Visualizza le etichette delle caselle di delimitazione nell'applicazione di gestione dei parcheggi.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
im0 |
ndarray
|
immagine di inferenza |
richiesto |
text |
str
|
nome dell'oggetto/classe |
richiesto |
txt_color |
bgr color
|
colore di visualizzazione del testo in primo piano |
richiesto |
bg_color |
bgr color
|
colore di visualizzazione per lo sfondo del testo |
richiesto |
x_center |
float
|
posizione x punto centrale del rettangolo di selezione |
richiesto |
y_center |
float
|
posizione y punto centrale del rettangolo di selezione |
richiesto |
margin |
int
|
spazio tra il testo e il rettangolo per una migliore visualizzazione |
richiesto |
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
draw_centroid_and_tracks(track, color=(255, 0, 255), track_thickness=2)
Disegna il punto centrale e le tracce.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
track |
list
|
punti di tracciamento degli oggetti per la visualizzazione dei sentieri |
richiesto |
color |
tuple
|
colore della linea dei binari |
(255, 0, 255)
|
track_thickness |
int
|
valore dello spessore della linea di traccia |
2
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
draw_region(reg_pts=None, color=(0, 255, 0), thickness=5)
Disegna la linea della regione.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
reg_pts |
list
|
Punti Regione (per la linea 2 punti, per la regione 4 punti) |
None
|
color |
tuple
|
Valore del colore della regione |
(0, 255, 0)
|
thickness |
int
|
Valore dello spessore dell'area della regione |
5
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
draw_specific_points(keypoints, indices=[2, 5, 7], shape=(640, 640), radius=2, conf_thres=0.25)
Disegna punti chiave specifici per il conteggio dei passi in palestra.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
keypoints |
list
|
elenco dei dati dei punti chiave da tracciare |
richiesto |
indices |
list
|
elenco degli id dei punti chiave da tracciare |
[2, 5, 7]
|
shape |
tuple
|
imgsz per l'inferenza del modello |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Valore del raggio del punto chiave |
2
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
estimate_pose_angle(a, b, c)
staticmethod
Calcola l'angolo di posa dell'oggetto.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
a |
float)
|
Il valore del punto di posa a |
richiesto |
b |
float
|
Il valore del punto di posa b |
richiesto |
c |
float
|
Il valore del punto di posa c |
richiesto |
Restituzione:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
angle |
degree
|
Valore di grado dell'angolo tra tre punti |
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
fromarray(im)
get_bbox_dimension(bbox=None)
Calcola l'area di un rettangolo di selezione.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
bbox |
tuple
|
Coordinate del rettangolo di selezione nel formato (x_min, y_min, x_max, y_max). |
None
|
Restituzione:
Nome | Tipo | Descrizione |
---|---|---|
angle |
degree
|
Valore di grado dell'angolo tra tre punti |
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
kpts(kpts, shape=(640, 640), radius=5, kpt_line=True, conf_thres=0.25)
Traccia i punti chiave sull'immagine.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
kpts |
tensor
|
Punti chiave previsti con forma [17, 3]. Ogni punto chiave ha (x, y, fiducia). |
richiesto |
shape |
tuple
|
Forma dell'immagine come tupla (h, w), dove h è l'altezza e w è la larghezza. |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Raggio dei punti chiave disegnati. Il valore predefinito è 5. |
5
|
kpt_line |
bool
|
Se è vero, la funzione disegnerà delle linee che collegano i punti chiave per la posa umana. Il valore predefinito è Vero. |
True
|
Nota
kpt_line=True
attualmente supporta solo il tracciamento delle pose umane.
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
masks(masks, colors, im_gpu, alpha=0.5, retina_masks=False)
Traccia le maschere sull'immagine.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
masks |
tensor
|
Maschere previste su cuda, forma: [n, h, w] |
richiesto |
colors |
List[List[Int]]
|
Colori per le maschere previste, [[r, g, b] * n] |
richiesto |
im_gpu |
tensor
|
L'immagine è in cuda, forma: [3, h, w], range: [0, 1] |
richiesto |
alpha |
float
|
Trasparenza della maschera: 0.0 completamente trasparente, 1.0 opaca |
0.5
|
retina_masks |
bool
|
Se utilizzare o meno le maschere ad alta risoluzione. L'impostazione predefinita è False. |
False
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
plot_angle_and_count_and_stage(angle_text, count_text, stage_text, center_kpt, line_thickness=2)
Traccia l'angolo di posa, il valore del conteggio e la fase del passo.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
angle_text |
str
|
valore dell'angolo per il monitoraggio dell'allenamento |
richiesto |
count_text |
str
|
conta il valore per il monitoraggio dell'allenamento |
richiesto |
stage_text |
str
|
decisione di fase per il monitoraggio dell'allenamento |
richiesto |
center_kpt |
int
|
indice di posa del centroide per il monitoraggio dell'allenamento |
richiesto |
line_thickness |
int
|
spessore per la visualizzazione del testo |
2
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
plot_distance_and_line(distance_m, distance_mm, centroids, line_color, centroid_color)
Traccia la distanza e la linea sul telaio.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
distance_m |
float
|
Distanza tra due centroidi di bbox in metri. |
richiesto |
distance_mm |
float
|
Distanza tra due centroidi di bbox in millimetri. |
richiesto |
centroids |
list
|
Dati dei centroidi della Bounding Box. |
richiesto |
line_color |
RGB
|
Colore della linea di distanza. |
richiesto |
centroid_color |
RGB
|
Colore del centroide del rettangolo di selezione. |
richiesto |
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
queue_counts_display(label, points=None, region_color=(255, 255, 255), txt_color=(0, 0, 0), fontsize=0.7)
Visualizza il conteggio delle code su un'immagine centrata sui punti con dimensioni e colori dei caratteri personalizzabili.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
label |
str
|
coda conta etichetta |
richiesto |
points |
tuple
|
punti della regione per il calcolo del punto centrale per la visualizzazione del testo |
None
|
region_color |
RGB
|
colore della regione della coda |
(255, 255, 255)
|
txt_color |
RGB
|
colore di visualizzazione del testo |
(0, 0, 0)
|
fontsize |
float
|
dimensione dei caratteri del testo |
0.7
|
Codice sorgente 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)
Funzione per disegnare un oggetto segmentato nella forma del rettangolo di selezione.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
mask |
list
|
maschera l'elenco dei dati per il tracciamento dell'area di segmentazione |
richiesto |
mask_color |
tuple
|
colore di primo piano della maschera |
(255, 0, 255)
|
det_label |
str
|
Testo dell'etichetta di rilevamento |
None
|
track_label |
str
|
Testo dell'etichetta di tracciamento |
None
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
show(title=None)
text(xy, text, txt_color=(255, 255, 255), anchor='top', box_style=False)
Aggiunge testo a un'immagine utilizzando PIL o cv2.
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
visioneye(box, center_point, color=(235, 219, 11), pin_color=(255, 0, 255), thickness=2, pins_radius=10)
Funzione per la mappatura e il tracciamento dell'occhio umano.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
box |
list
|
Coordinate del rettangolo di selezione |
richiesto |
center_point |
tuple
|
punto centrale per la visione dell'occhio |
richiesto |
color |
tuple
|
centroide dell'oggetto e valore del colore della linea |
(235, 219, 11)
|
pin_color |
tuple
|
Valore del colore del punto di vista |
(255, 0, 255)
|
thickness |
int
|
Valore int per lo spessore della linea |
2
|
pins_radius |
int
|
Valore del raggio del punto di visione |
10
|
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_labels(boxes, cls, names=(), save_dir=Path(''), on_plot=None)
Traccia le etichette di formazione, compresi gli istogrammi delle classi e le statistiche dei riquadri.
Codice sorgente 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)
Salva il ritaglio dell'immagine come {file} con dimensioni di ritaglio multiple {gain} e {pad} pixel. Salva e/o restituisci il ritaglio.
Questa funzione prende un riquadro di delimitazione e un'immagine e salva una parte dell'immagine ritagliata in base al riquadro di delimitazione. al riquadro di delimitazione. Opzionalmente, il ritaglio può essere quadrato e la funzione consente di regolare il guadagno e il padding al rettangolo di selezione.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
xyxy |
Tensor or list
|
Un tensor o un elenco che rappresenta il rettangolo di selezione in formato xyxy. |
richiesto |
im |
ndarray
|
L'immagine di ingresso. |
richiesto |
file |
Path
|
Il percorso in cui verrà salvata l'immagine ritagliata. Il valore predefinito è "im.jpg". |
Path('im.jpg')
|
gain |
float
|
Un fattore moltiplicativo per aumentare le dimensioni del rettangolo di selezione. Il valore predefinito è 1,02. |
1.02
|
pad |
int
|
Il numero di pixel da aggiungere alla larghezza e all'altezza del rettangolo di selezione. Il valore predefinito è 10. |
10
|
square |
bool
|
Se Vero, il rettangolo di selezione sarà trasformato in un quadrato. L'impostazione predefinita è Falso. |
False
|
BGR |
bool
|
Se Vero, l'immagine verrà salvata in formato BGR, altrimenti in RGB. L'impostazione predefinita è Falso. |
False
|
save |
bool
|
Se Vero, l'immagine ritagliata verrà salvata su disco. L'impostazione predefinita è Vero. |
True
|
Restituzione:
Tipo | Descrizione |
---|---|
ndarray
|
L'immagine ritagliata. |
Esempio
Codice sorgente 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)
Traccia la griglia dell'immagine con le etichette.
Codice sorgente 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)
Traccia i risultati dell'allenamento da un file CSV di risultati. La funzione supporta vari tipi di dati, tra cui la segmentazione, stima della posa e classificazione. I grafici vengono salvati come "results.png" nella directory in cui si trova il CSV.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
file |
str
|
Percorso del file CSV contenente i risultati dell'allenamento. Il valore predefinito è 'path/to/results.csv'. |
'path/to/results.csv'
|
dir |
str
|
Directory in cui si trova il file CSV se 'file' non viene fornito. Il valore predefinito è ''. |
''
|
segment |
bool
|
Flag per indicare se i dati sono da segmentare. Il valore predefinito è Falso. |
False
|
pose |
bool
|
Flag per indicare se i dati servono per la stima della posa. Il valore predefinito è Falso. |
False
|
classify |
bool
|
Flag per indicare se i dati sono da classificare. Il valore predefinito è Falso. |
False
|
on_plot |
callable
|
Funzione di callback da eseguire dopo il plottaggio. Prende il nome del file come argomento. Il valore predefinito è Nessuno. |
None
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Esempio
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plt_color_scatter(v, f, bins=20, cmap='viridis', alpha=0.8, edgecolors='none')
Crea un grafico a dispersione con punti colorati in base a un istogramma 2D.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
v |
array - like
|
Valori per l'asse x. |
richiesto |
f |
array - like
|
Valori per l'asse y. |
richiesto |
bins |
int
|
Numero di bins per l'istogramma. Il valore predefinito è 20. |
20
|
cmap |
str
|
Mappa dei colori per il grafico a dispersione. Il valore predefinito è 'viridis'. |
'viridis'
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alpha |
float
|
Alfa per il grafico a dispersione. Il valore predefinito è 0,8. |
0.8
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edgecolors |
str
|
Colori dei bordi per il grafico a dispersione. Il valore predefinito è "nessuno". |
'none'
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Esempi:
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_tune_results(csv_file='tune_results.csv')
Traccia i risultati dell'evoluzione memorizzati in un file "tune_results.csv". La funzione genera un grafico a dispersione per ogni chiave nel CSV, codificato a colori in base ai punteggi di fitness. Le configurazioni più performanti sono evidenziate nei grafici.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
csv_file |
str
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Percorso del file CSV contenente i risultati della sintonizzazione. Il valore predefinito è 'tune_results.csv'. |
'tune_results.csv'
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Esempi:
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_target(output, max_det=300)
Converte l'output del modello nel formato target [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] per il plottaggio.
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_rotated_target(output, max_det=300)
Converte l'output del modello nel formato target [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] per il plottaggio.
Codice sorgente in ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp'))
Visualizza le mappe delle caratteristiche di un determinato modulo del modello durante l'inferenza.
Parametri:
Nome | Tipo | Descrizione | Predefinito |
---|---|---|---|
x |
Tensor
|
Caratteristiche da visualizzare. |
richiesto |
module_type |
str
|
Tipo di modulo. |
richiesto |
stage |
int
|
Fase del modulo all'interno del modello. |
richiesto |
n |
int
|
Numero massimo di mappe di caratteristiche da tracciare. Il valore predefinito è 32. |
32
|
save_dir |
Path
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Directory per salvare i risultati. Il valore predefinito è Path('runs/detect/exp'). |
Path('runs/detect/exp')
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