Referência para ultralytics/utils/plotting.py
Nota
Este ficheiro está disponível em https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/utils/plotting .py. Se detectares um problema, por favor ajuda a corrigi-lo contribuindo com um Pull Request 🛠️. Obrigado 🙏!
ultralytics.utils.plotting.Colors
Ultralytics paleta de cores predefinida https://ultralytics.com/.
Esta classe fornece métodos para trabalhar com a paleta de cores Ultralytics , incluindo a conversão de códigos de cores hexadecimais para valores RGB.
Atributos:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
palette |
list of tuple
|
Lista de valores de cor RGB. |
n |
int
|
O número de cores na paleta. |
pose_palette |
ndarray
|
Uma matriz de paleta de cores específica com o tipo de dados np.uint8. |
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
__call__(i, bgr=False)
__init__()
Inicializa as cores como hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
hex2rgb(h)
staticmethod
Converte os códigos de cores hexadecimais em valores RGB (ou seja, ordem PIL padrão).
ultralytics.utils.plotting.Annotator
Ultralytics Anotador para mosaicos e JPGs de treino/avaliação e anotações de previsões.
Atributos:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
im |
Image.Image or numpy array
|
A imagem a anotar. |
pil |
bool
|
Se deves utilizar PIL ou cv2 para desenhar anotações. |
font |
truetype or load_default
|
Tipo de letra utilizado para as anotações de texto. |
lw |
float
|
Largura da linha para o desenho. |
skeleton |
List[List[int]]
|
Estrutura de esqueleto para pontos-chave. |
limb_color |
List[int]
|
Paleta de cores para os membros. |
kpt_color |
List[int]
|
Paleta de cores para os pontos-chave. |
Código fonte em 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')
Inicializa a classe Annotator com a imagem e a largura da linha, juntamente com a paleta de cores para os pontos-chave e os membros.
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
box_label(box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255), rotated=False)
Adiciona uma caixa xyxy à imagem com etiqueta.
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
display_analytics(im0, text, txt_color, bg_color, margin)
Mostra as estatísticas gerais dos parques de estacionamento Args: im0 (ndarray): imagem de inferência text (dict): dicionário de etiquetas txt_color (cor da grelha): cor de apresentação do texto em primeiro plano bg_color (bgr color): cor de fundo do texto margin (int): espaço entre o texto e o retângulo para uma melhor visualização
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
display_objects_labels(im0, text, txt_color, bg_color, x_center, y_center, margin)
Apresenta as etiquetas das caixas delimitadoras na aplicação de gestão de estacionamento.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
im0 |
ndarray
|
imagem de inferência |
necessário |
text |
str
|
nome do objeto/classe |
necessário |
txt_color |
bgr color
|
cor de apresentação do texto em primeiro plano |
necessário |
bg_color |
bgr color
|
cor de apresentação do fundo do texto |
necessário |
x_center |
float
|
ponto central da posição x para a caixa delimitadora |
necessário |
y_center |
float
|
ponto central da posição y para a caixa delimitadora |
necessário |
margin |
int
|
espaço entre o texto e o retângulo para melhor visualização |
necessário |
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
draw_centroid_and_tracks(track, color=(255, 0, 255), track_thickness=2)
Desenha o ponto centróide e segue os rastos.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
track |
list
|
pontos de seguimento de objectos para visualização de trilhos |
necessário |
color |
tuple
|
cor da linha das pistas |
(255, 0, 255)
|
track_thickness |
int
|
valor da espessura da linha da pista |
2
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
draw_region(reg_pts=None, color=(0, 255, 0), thickness=5)
Desenha a linha da região.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
reg_pts |
list
|
Pontos de região (para pontos de linha 2, para pontos de região 4) |
None
|
color |
tuple
|
Região Valor da cor |
(0, 255, 0)
|
thickness |
int
|
Valor da espessura da área da região |
5
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
draw_specific_points(keypoints, indices=[2, 5, 7], shape=(640, 640), radius=2, conf_thres=0.25)
Desenha pontos-chave específicos para a contagem dos passos do ginásio.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
keypoints |
list
|
lista de dados de pontos-chave a serem traçados |
necessário |
indices |
list
|
lista de ids dos pontos-chave a serem traçados |
[2, 5, 7]
|
shape |
tuple
|
imgsz para inferência de modelos |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Valor do raio do ponto-chave |
2
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
estimate_pose_angle(a, b, c)
staticmethod
Calcula o ângulo de pose do objeto.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
a |
float)
|
O valor do ponto de pose a |
necessário |
b |
float
|
O valor do ponto de pose b |
necessário |
c |
float
|
O valor do ponto de pose c |
necessário |
Devolve:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
angle |
degree
|
Valor do grau do ângulo entre três pontos |
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
fromarray(im)
get_bbox_dimension(bbox=None)
Calcula a área de uma caixa delimitadora.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
bbox |
tuple
|
Coordenadas da caixa delimitadora no formato (x_min, y_min, x_max, y_max). |
None
|
Devolve:
Nome | Tipo | Descrição |
---|---|---|
angle |
degree
|
Valor do grau do ângulo entre três pontos |
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
kpts(kpts, shape=(640, 640), radius=5, kpt_line=True, conf_thres=0.25)
Traça pontos-chave na imagem.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
kpts |
tensor
|
Pontos-chave previstos com forma [17, 3]. Cada ponto-chave tem (x, y, confiança). |
necessário |
shape |
tuple
|
Forma da imagem como uma tupla (h, w), em que h é a altura e w é a largura. |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Desenha o raio dos pontos-chave. A predefinição é 5. |
5
|
kpt_line |
bool
|
Se for True, a função desenhará linhas que ligam os pontos-chave para a pose humana. A predefinição é Verdadeiro. |
True
|
Nota
kpt_line=True
atualmente só suporta a plotagem de pose humana.
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
masks(masks, colors, im_gpu, alpha=0.5, retina_masks=False)
Coloca máscaras na imagem.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
masks |
tensor
|
Máscaras previstas em cuda, forma: [n, h, w] |
necessário |
colors |
List[List[Int]]
|
Cores para máscaras previstas, [[r, g, b] * n] |
necessário |
im_gpu |
tensor
|
A imagem está em cuda, forma: [3, h, w], range: [0, 1] |
necessário |
alpha |
float
|
Transparência da máscara: 0,0 totalmente transparente, 1,0 opaco |
0.5
|
retina_masks |
bool
|
Utiliza ou não máscaras de alta resolução. A predefinição é Falso. |
False
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
plot_angle_and_count_and_stage(angle_text, count_text, stage_text, center_kpt, line_thickness=2)
Traça o ângulo de pose, o valor de contagem e a fase de passo.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
angle_text |
str
|
valor do ângulo para monitorização do exercício |
necessário |
count_text |
str
|
conta o valor para a monitorização do exercício |
necessário |
stage_text |
str
|
decisão de fase para o acompanhamento dos treinos |
necessário |
center_kpt |
int
|
índice de pose do centróide para monitorização do exercício |
necessário |
line_thickness |
int
|
espessura para visualização de texto |
2
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
plot_distance_and_line(distance_m, distance_mm, centroids, line_color, centroid_color)
Traça a distância e a linha no quadro.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
distance_m |
float
|
Distância entre dois centróides de caixa b em metros. |
necessário |
distance_mm |
float
|
Distância entre dois centróides da caixa b em milímetros. |
necessário |
centroids |
list
|
Dados dos centróides da caixa delimitadora. |
necessário |
line_color |
RGB
|
Cor da linha de distância. |
necessário |
centroid_color |
RGB
|
Cor do centróide da caixa delimitadora. |
necessário |
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
queue_counts_display(label, points=None, region_color=(255, 255, 255), txt_color=(0, 0, 0), fontsize=0.7)
Apresenta as contagens de filas numa imagem centrada nos pontos com tamanho de letra e cores personalizáveis.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
label |
str
|
contagem de filas etiqueta |
necessário |
points |
tuple
|
pontos de região para o cálculo do ponto central para exibir o texto |
None
|
region_color |
RGB
|
cor da região da fila |
(255, 255, 255)
|
txt_color |
RGB
|
cor de apresentação do texto |
(0, 0, 0)
|
fontsize |
float
|
tamanho da fonte do texto |
0.7
|
Código fonte em 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)
Função para desenhar um objeto segmentado em forma de caixa delimitadora.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
mask |
list
|
mascara a lista de dados para a plotagem da área de segmentação de exemplo |
necessário |
mask_color |
tuple
|
cor de primeiro plano da máscara |
(255, 0, 255)
|
det_label |
str
|
Texto da etiqueta de deteção |
None
|
track_label |
str
|
Texto da etiqueta de rastreio |
None
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
show(title=None)
text(xy, text, txt_color=(255, 255, 255), anchor='top', box_style=False)
Adiciona texto a uma imagem utilizando PIL ou cv2.
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
visioneye(box, center_point, color=(235, 219, 11), pin_color=(255, 0, 255), thickness=2, pins_radius=10)
Função para mapear e traçar com precisão a visão humana.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
box |
list
|
Coordenadas da caixa delimitadora |
necessário |
center_point |
tuple
|
ponto central da visão visão ocular |
necessário |
color |
tuple
|
centroide do objeto e valor da cor da linha |
(235, 219, 11)
|
pin_color |
tuple
|
valor da cor do ponto visioneye |
(255, 0, 255)
|
thickness |
int
|
valor int para a espessura da linha |
2
|
pins_radius |
int
|
valor do raio do ponto visioneye |
10
|
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_labels(boxes, cls, names=(), save_dir=Path(''), on_plot=None)
Traça etiquetas de treino, incluindo histogramas de classe e estatísticas de caixa.
Código fonte em 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)
Guarda o recorte de imagem como {arquivo} com tamanho de recorte múltiplo de {ganho} e {pad} pixels. Guarda e/ou devolve a imagem cortada.
Esta função recebe uma caixa delimitadora e uma imagem e, em seguida, guarda uma parte cortada da imagem de acordo de acordo com a caixa delimitadora. Opcionalmente, o corte pode ser quadrado, e a função permite ajustes de ganho e preenchimento e de preenchimento para a caixa delimitadora.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
xyxy |
Tensor or list
|
Um tensor ou uma lista que representa a caixa delimitadora no formato xyxy. |
necessário |
im |
ndarray
|
A imagem de entrada. |
necessário |
file |
Path
|
O caminho onde a imagem recortada será guardada. A predefinição é 'im.jpg'. |
Path('im.jpg')
|
gain |
float
|
Um fator multiplicativo para aumentar o tamanho da caixa delimitadora. Usa o valor padrão de 1,02. |
1.02
|
pad |
int
|
O número de pixels a adicionar à largura e altura da caixa delimitadora. A predefinição é 10. |
10
|
square |
bool
|
Se for Verdadeiro, a caixa delimitadora será transformada num quadrado. A predefinição é Falso. |
False
|
BGR |
bool
|
Se for Verdadeiro, a imagem será guardada no formato BGR, caso contrário em RGB. A predefinição é Falso. |
False
|
save |
bool
|
Se for Verdadeiro, a imagem recortada será guardada no disco. A predefinição é Verdadeiro. |
True
|
Devolve:
Tipo | Descrição |
---|---|
ndarray
|
A imagem cortada. |
Exemplo
Código fonte em 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)
Traça uma grelha de imagens com etiquetas.
Código fonte em 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)
Traça resultados de treino a partir de um ficheiro CSV de resultados. A função suporta vários tipos de dados, incluindo segmentação, estimativa de pose e classificação. Os gráficos são guardados como 'results.png' no diretório onde o CSV está localizado.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
file |
str
|
Caminho para o ficheiro CSV que contém os resultados do treino. Usa como padrão 'path/to/results.csv'. |
'path/to/results.csv'
|
dir |
str
|
Diretório onde o arquivo CSV está localizado se 'file' não for fornecido. Usa por defeito ''. |
''
|
segment |
bool
|
Sinalizador para indicar se os dados são para segmentação. O valor predefinido é Falso. |
False
|
pose |
bool
|
Sinalizador para indicar se os dados são para estimativa de pose. O valor predefinido é Falso. |
False
|
classify |
bool
|
Sinalizador para indicar se os dados são para classificação. O valor predefinido é Falso. |
False
|
on_plot |
callable
|
Função de retorno a ser executada após a plotagem. Recebe o nome do arquivo como um argumento. Usa o valor padrão None. |
None
|
Exemplo
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plt_color_scatter(v, f, bins=20, cmap='viridis', alpha=0.8, edgecolors='none')
Traça um gráfico de dispersão com pontos coloridos com base em um histograma 2D.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
v |
array - like
|
Valores para o eixo x. |
necessário |
f |
array - like
|
Valores para o eixo y. |
necessário |
bins |
int
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Número de compartimentos para o histograma. Usa como padrão 20. |
20
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cmap |
str
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Mapa de cores para o gráfico de dispersão. Usa a predefinição 'viridis'. |
'viridis'
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alpha |
float
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Alfa para o gráfico de dispersão. Usa o valor padrão de 0,8. |
0.8
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edgecolors |
str
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Cores das bordas para o gráfico de dispersão. Usa o valor padrão 'nenhum'. |
'none'
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Exemplos:
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_tune_results(csv_file='tune_results.csv')
Traça os resultados da evolução armazenados num ficheiro 'tune_results.csv'. A função gera um gráfico de dispersão para cada chave no CSV, codificado por cores com base nas pontuações de aptidão. As configurações com melhor desempenho são destacadas nos gráficos.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
csv_file |
str
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Caminho para o ficheiro CSV que contém os resultados da afinação. A predefinição é "tune_results.csv". |
'tune_results.csv'
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Exemplos:
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_target(output, max_det=300)
Converte a saída do modelo para o formato de destino [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] para plotagem.
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_rotated_target(output, max_det=300)
Converte a saída do modelo para o formato de destino [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] para plotagem.
Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp'))
Visualiza mapas de características de um determinado módulo de modelo durante a inferência.
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
x |
Tensor
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Características a serem visualizadas. |
necessário |
module_type |
str
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Tipo de módulo. |
necessário |
stage |
int
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Fase do módulo no modelo. |
necessário |
n |
int
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Número máximo de mapas de características a representar. A predefinição é 32. |
32
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save_dir |
Path
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Diretório para guardar os resultados. A predefinição é Path('runs/detect/exp'). |
Path('runs/detect/exp')
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Código fonte em ultralytics/utils/plotting.py
Criado em 2023-11-12, Atualizado em 2024-05-08
Autores: Burhan-Q (1), glenn-jocher (4), Laughing-q (1)