参考 ultralytics/utils/plotting.py
注
このファイルはhttps://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/plotting .py にあります。もし問題を発見したら、Pull Request🛠️ を投稿して修正にご協力ください。ありがとうございました!
ultralytics.utils.plotting.Colors
Ultralytics デフォルトカラーパレット https://ultralytics.com/.
このクラスは、Ultralytics カラーパレットを扱うためのメソッドを提供します。 RGB 値に変換するメソッドを提供します。
属性:
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
palette |
list of tuple
|
RGBカラー値のリスト。 |
n |
int
|
パレットの色数。 |
pose_palette |
ndarray
|
np.uint8 型のカラーパレット配列。 |
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
__call__(i, bgr=False)
__init__()
色を hex として初期化 = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.Annotator
Ultralytics モザイク、JPG、予測アノテーションのためのアノテーター。
属性:
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
im |
Image.Image or numpy array
|
注釈を付ける画像。 |
pil |
bool
|
注釈の描画に PIL を使うか cv2 を使うか。 |
font |
truetype or load_default
|
テキスト注釈に使用されるフォント。 |
lw |
float
|
描画の線幅。 |
skeleton |
List[List[int]]
|
キーポイントのスケルトン構造。 |
limb_color |
List[int]
|
手足のカラーパレット。 |
kpt_color |
List[int]
|
キーポイントのカラーパレット。 |
ソースコード 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')
画像と線幅、キーポイントと手足のカラーパレットでアノテーター・クラスを初期化する。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
box_label(box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255), rotated=False)
画像にxyxyボックスを1つ追加し、ラベルを付ける。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
display_analytics(im0, text, txt_color, bg_color, margin)
駐車場の全体的な統計を表示する 引数 im0 (ndarray): 推測画像 text (dict): ラベル辞書 txt_color (bgr color): テキストの前景色を表示する色 bg_color (bgr カラー): テキストの背景色。 margin (int): テキストと矩形の間の隙間。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
display_objects_labels(im0, text, txt_color, bg_color, x_center, y_center, margin)
駐車場管理アプリにバウンディングボックスのラベルを表示する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
im0 |
ndarray
|
推論イメージ |
必須 |
text |
str
|
オブジェクト/クラス名 |
必須 |
txt_color |
bgr color
|
テキスト前景の表示色 |
必須 |
bg_color |
bgr color
|
テキスト背景の表示色 |
必須 |
x_center |
float
|
バウンディングボックスのx位置中心点 |
必須 |
y_center |
float
|
y 位置 外接ボックスの中心点 |
必須 |
margin |
int
|
テキストと矩形の間のギャップをより見やすく |
必須 |
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
draw_centroid_and_tracks(track, color=(255, 0, 255), track_thickness=2)
重心点とトラックの軌跡を描く。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
track |
list
|
軌跡表示のためのオブジェクト追跡ポイント |
必須 |
color |
tuple
|
トラック・ライン・カラー |
(255, 0, 255)
|
track_thickness |
int
|
トラック線の太さの値 |
2
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
draw_region(reg_pts=None, color=(0, 255, 0), thickness=5)
リージョン・ラインを引く。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
reg_pts |
list
|
リージョンポイント(ライン2ポイント用、リージョン4ポイント用) |
None
|
color |
tuple
|
リージョンカラー値 |
(0, 255, 0)
|
thickness |
int
|
領域面積厚さ値 |
5
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
draw_specific_points(keypoints, indices=[2, 5, 7], shape=(640, 640), radius=2, conf_thres=0.25)
ジムの歩数カウントの具体的なキーポイントを描く。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
keypoints |
list
|
プロットするキーポイントデータのリスト |
必須 |
indices |
list
|
プロットされるキーポイントIDリスト |
[2, 5, 7]
|
shape |
tuple
|
モデル推論用imgsz |
(640, 640)
|
radius |
int
|
キーポイント半径値 |
2
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
estimate_pose_angle(a, b, c)
staticmethod
オブジェクトのポーズ角度を計算する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
a |
float)
|
ポーズポイントaの値 |
必須 |
b |
float
|
ポーズポイントbの値 |
必須 |
c |
float
|
ポーズポイントcの値 |
必須 |
リターンズ
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
angle |
degree
|
3点間の角度の度数値 |
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
fromarray(im)
get_bbox_dimension(bbox=None)
バウンディングボックスの面積を計算します。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
bbox |
tuple
|
x_min, y_min, x_max, y_max)形式のバウンディングボックス座標。 |
None
|
リターンズ
名称 | タイプ | 説明 |
---|---|---|
angle |
degree
|
3点間の角度の度数値 |
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
kpts(kpts, shape=(640, 640), radius=5, kpt_line=True, conf_thres=0.25)
画像上にキーポイントをプロットする。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
kpts |
tensor
|
形状[17, 3]を持つ予測キーポイント。各キーポイントは(x, y, confidence)を持つ。 |
必須 |
shape |
tuple
|
hは高さ、wは幅。 |
(640, 640)
|
radius |
int
|
描画されるキーポイントの半径。デフォルトは5。 |
5
|
kpt_line |
bool
|
Trueの場合、この関数はキーポイントを結ぶ線を描画します。 を描画します。デフォルトは True。 |
True
|
注
kpt_line=True
現在のところ、人間のポーズプロットしかサポートしていない。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
masks(masks, colors, im_gpu, alpha=0.5, retina_masks=False)
画像にマスクをプロットする。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
masks |
tensor
|
cudaで予測されるマスク、形状:[n, h, w] |
必須 |
colors |
List[List[Int]]
|
予測マスクの色, [[r, g, b] * n]. |
必須 |
im_gpu |
tensor
|
画像はcudaで、形状は[3, h, w]、範囲:[0, 1] |
必須 |
alpha |
float
|
マスクの透明度:0.0完全透明、1.0不透明 |
0.5
|
retina_masks |
bool
|
高解像度マスクを使用するかどうか。デフォルトは False。 |
False
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
plot_angle_and_count_and_stage(angle_text, count_text, stage_text, center_kpt, line_thickness=2)
ポーズ角度、カウント値、ステップステージをプロットする。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
angle_text |
str
|
ワークアウト監視のための角度値 |
必須 |
count_text |
str
|
ワークアウト監視のためのカウント値 |
必須 |
stage_text |
str
|
ワークアウト・モニタリングのステージ決定 |
必須 |
center_kpt |
int
|
ワークアウト監視のための重心ポーズ指数 |
必須 |
line_thickness |
int
|
テキスト表示の厚さ |
2
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
plot_distance_and_line(distance_m, distance_mm, centroids, line_color, centroid_color)
距離とラインをフレームにプロットする。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
distance_m |
float
|
2つのbboxの中心間の距離(メートル単位)。 |
必須 |
distance_mm |
float
|
2つのbboxの中心点間の距離(ミリメートル単位)。 |
必須 |
centroids |
list
|
バウンディングボックスのセントロイドデータ。 |
必須 |
line_color |
RGB
|
距離線の色。 |
必須 |
centroid_color |
RGB
|
バウンディングボックスの重心の色。 |
必須 |
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
queue_counts_display(label, points=None, region_color=(255, 255, 255), txt_color=(0, 0, 0), fontsize=0.7)
カスタマイズ可能なフォントサイズと色で、キューカウントをポイント中心の画像上に表示します。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
label |
str
|
キューカウントラベル |
必須 |
points |
tuple
|
テキストを表示するための中心点計算のための領域点 |
None
|
region_color |
RGB
|
キュー領域の色 |
(255, 255, 255)
|
txt_color |
RGB
|
テキスト表示色 |
(0, 0, 0)
|
fontsize |
float
|
テキストフォントサイズ |
0.7
|
ソースコード 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)
分割されたオブジェクトをバウンディングボックス状に描画する関数。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
mask |
list
|
セグメンテーション・エリア・プロット用のマスク・データ・リスト |
必須 |
mask_color |
tuple
|
マスクの前景色 |
(255, 0, 255)
|
det_label |
str
|
検出ラベルテキスト |
None
|
track_label |
str
|
トラッキング・ラベルのテキスト |
None
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
show(title=None)
text(xy, text, txt_color=(255, 255, 255), anchor='top', box_style=False)
PIL または cv2 を使って画像にテキストを追加します。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
visioneye(box, center_point, color=(235, 219, 11), pin_color=(255, 0, 255), thickness=2, pins_radius=10)
ピンポイントでの視線マッピングとプロット機能。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
box |
list
|
バウンディングボックス座標 |
必須 |
center_point |
tuple
|
視野の中心点 |
必須 |
color |
tuple
|
オブジェクトの重心と線の色の値 |
(235, 219, 11)
|
pin_color |
tuple
|
ビジョンアイポイントの色値 |
(255, 0, 255)
|
thickness |
int
|
線の太さを表すint値 |
2
|
pins_radius |
int
|
ビジョンアイポイント半径値 |
10
|
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_labels(boxes, cls, names=(), save_dir=Path(''), on_plot=None)
クラスヒストグラムや箱ひげ統計を含むトレーニングラベルをプロットします。
ソースコード 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)
画像の切り抜きを {file} と し て、 切り抜きサ イ ズを複数 {gain} と {pad} ピ ク セルで保存。トリミングを保存または返します。
この関数は、バウンディングボックスと画像を受け取り、バウンディングボックスに従って画像の一部を切り抜いて保存する。 を保存します。オプションで,切り抜き部分を四角にすることもできます。 の調整が可能です。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
xyxy |
Tensor or list
|
xyxy 形式のバウンディングボックスを表すtensor またはリスト。 |
必須 |
im |
ndarray
|
入力画像。 |
必須 |
file |
Path
|
切り取った画像を保存するパス。デフォルトは 'im.jpg' です。 |
Path('im.jpg')
|
gain |
float
|
バウンディングボックスのサイズを大きくするための乗法係数。デフォルトは1.02。 |
1.02
|
pad |
int
|
バウンディングボックスの幅と高さに加えるピクセル数。デフォルトは10。 |
10
|
square |
bool
|
True にする と 、 外接枠は正方形に変形 さ れます。デフォルトは False。 |
False
|
BGR |
bool
|
Trueの場合、画像はBGRフォーマットで保存され、そうでない場合はRGBで保存されます。デフォルトはFalse。 |
False
|
save |
bool
|
Trueの場合、切り取られた画像はディスクに保存されます。デフォルトはTrue。 |
True
|
リターンズ
タイプ | 説明 |
---|---|
ndarray
|
トリミングされた画像。 |
例
ソースコード 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)
ラベル付きの画像グリッドをプロットする。
ソースコード 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)
CSV ファイルからトレーニング結果をプロットします。セグメンテーション、姿勢推定、分類など様々な種類のデータをサポートしています、 をサポートします。プロットはCSVファイルのあるディレクトリにresults.pngとして保存されます。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
file |
str
|
トレーニング結果を含むCSVファイルへのパス。デフォルトは 'path/to/results.csv' です。 |
'path/to/results.csv'
|
dir |
str
|
file' が指定されていない場合は、CSV ファイルを置くディレクトリ。デフォルトは '' です。 |
''
|
segment |
bool
|
データがセグメンテーション用であるかどうかを示すフラグ。デフォルトは False。 |
False
|
pose |
bool
|
データがポーズ推定用かどうかを示すフラグ。デフォルトはFalse。 |
False
|
classify |
bool
|
データが分類用であるかどうかを示すフラグ。デフォルトはFalse。 |
False
|
on_plot |
callable
|
プロット後に実行されるコールバック関数。引数としてファイル名を取る。 デフォルトはNone。 |
None
|
例
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plt_color_scatter(v, f, bins=20, cmap='viridis', alpha=0.8, edgecolors='none')
2次元ヒストグラムに基づいて色づけされた散布図をプロットします。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
v |
array - like
|
X軸の値。 |
必須 |
f |
array - like
|
Y軸の値。 |
必須 |
bins |
int
|
ヒストグラムのビンの数。デフォルトは20。 |
20
|
cmap |
str
|
散布図のカラーマップ。デフォルトは 'viridis'. |
'viridis'
|
alpha |
float
|
散布図のアルファ値。デフォルトは0.8。 |
0.8
|
edgecolors |
str
|
散布図のエッジカラー。デフォルトは 'none'. |
'none'
|
例を挙げよう:
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_tune_results(csv_file='tune_results.csv')
tune_results.csv' ファイルに格納された進化結果をプロットする。この関数は、CSVの各キー の散布図を生成する。最もパフォーマンスの良いコンフィギュレーションはプロット上でハイライトされる。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
csv_file |
str
|
チューニング結果を含むCSVファイルへのパス。デフォルトは 'tune_results.csv' です。 |
'tune_results.csv'
|
例を挙げよう:
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_target(output, max_det=300)
モデル出力をプロット用のターゲットフォーマット[batch_id, class_id, x, y, w, h, conf]に変換する。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_rotated_target(output, max_det=300)
モデル出力をプロット用のターゲットフォーマット[batch_id, class_id, x, y, w, h, conf]に変換する。
ソースコード ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp'))
推論中に与えられたモデルモジュールの特徴マップを可視化する。
パラメーター
名称 | タイプ | 説明 | デフォルト |
---|---|---|---|
x |
Tensor
|
可視化される機能。 |
必須 |
module_type |
str
|
モジュールタイプ。 |
必須 |
stage |
int
|
モデル内のモジュール段階。 |
必須 |
n |
int
|
プロットするフィーチャーマップの最大数。デフォルトは32。 |
32
|
save_dir |
Path
|
結果を保存するディレクトリ。デフォルトはPath('runs/detect/exp')です。 |
Path('runs/detect/exp')
|