VSCode 터미널에서 YOLO 추론 결과를 확인하는 방법#

libsixel 웹사이트의 이미지입니다.

동기#

SSH를 통해 원격 머신에 연결하면 일반적으로 이미지 결과를 시각화할 수 없거나, GUI가 있는 로컬 장치로 데이터를 옮겨야 합니다. VSCode 통합 터미널에서는 이미지를 직접 렌더링할 수 있으므로, 파일을 노트북으로 다시 복사하지 않고도 추론을 실행하는 바로 그곳에서 prediction results를 확인할 수 있습니다. 이 가이드에서는 setup을 활성화하고 code를 연결하는 방법을 설명하며, common questions에 대한 답변도 제공합니다.

통합 터미널을 사용하여 이미지를 확인하는 데 호환되는 VSCode 프로토콜은 sixel 및 iTerm입니다. 이 가이드에서는 sixel 프로토콜의 사용 방법을 설명합니다.

프로세스#

1. 먼저 VSCode에서 terminal.integrated.enableImages 및 terminal.integrated.gpuAcceleration 설정을 활성화해야 합니다.

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

   

2. 가상 환경에 python-sixel 라이브러리를 설치합니다. 이 라이브러리는 더 이상 유지 관리되지 않는 PySixel 라이브러리의 fork입니다.

   pip install sixel

3. 모델을 로드하고 추론을 실행한 다음, 결과를 플롯하여 변수에 저장합니다. 추론 인수 및 결과 작업에 대한 자세한 내용은 predict mode 페이지를 참조하세요.

   from ultralytics import YOLO
   
   # Load a model
   model = YOLO("yolo26n.pt")
   
   # Run inference on an image
   results = model.predict(source="ultralytics/assets/bus.jpg")
   
   # Plot inference results
   plot = results[0].plot()  # (1)!

   1. 사용 가능한 인수는 plot method parameters를 참조하세요.

4. 이제 OpenCV를 사용하여 np.ndarray을 bytes 데이터로 변환합니다. 그런 다음 io.BytesIO을 사용하여 "file-like" 객체를 만듭니다.

   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. 다른 이미지 확장자를 사용할 수도 있습니다.
   2. 반환되는 객체 중 인덱스 1의 객체만 필요합니다.

5. SixelWriter 인스턴스를 생성한 다음 .draw() 메서드를 사용하여 터미널에 이미지를 그립니다.

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

추론 결과 예시#

전체 코드 예시#

import io

import cv2
from sixel import SixelWriter

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26n.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. 다른 이미지 확장자를 사용할 수도 있습니다.
2. 반환되는 객체 중 인덱스 1의 객체만 필요합니다.
3. 사용 가능한 인수는 plot method parameters를 참조하세요.

FAQ#