Tài liệu tham khảo cho ultralytics/utils/plotting.py
Ghi
Tệp này có sẵn tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/utils/plotting.py. Nếu bạn phát hiện ra một vấn đề, vui lòng giúp khắc phục nó bằng cách đóng góp Yêu cầu 🛠️ kéo. Cảm ơn bạn 🙏 !
ultralytics.utils.plotting.Colors
Ultralytics Bảng màu mặc định https://ultralytics.Com/.
Lớp này cung cấp các phương thức để làm việc với Ultralytics bảng màu, bao gồm chuyển đổi mã màu hex thành Giá trị RGB.
Thuộc tính:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|---|
palette |
list of tuple
|
Danh sách các giá trị màu RGB. |
n |
int
|
Số lượng màu trong bảng màu. |
pose_palette |
ndarray
|
Một mảng bảng màu cụ thể với dtype np.uint8. |
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
__call__(i, bgr=False)
__init__()
Khởi tạo màu dưới dạng hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values().
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
hex2rgb(h)
staticmethod
ultralytics.utils.plotting.Annotator
Ultralytics Chú thích cho khảm train/val và JPG và chú thích dự đoán.
Thuộc tính:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|---|
im |
Image.Image or numpy array
|
Hình ảnh cần chú thích. |
pil |
bool
|
Sử dụng PIL hay cv2 để vẽ chú thích. |
font |
truetype or load_default
|
Phông chữ được sử dụng cho chú thích văn bản. |
lw |
float
|
Chiều rộng đường để vẽ. |
skeleton |
List[List[int]]
|
Cấu trúc bộ xương cho các điểm chính. |
limb_color |
List[int]
|
Bảng màu cho chân tay. |
kpt_color |
List[int]
|
Bảng màu cho các điểm chính. |
Mã nguồn trong 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')
Khởi tạo lớp Annotator với hình ảnh và chiều rộng dòng cùng với bảng màu cho các điểm chính và chi.
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
box_label(box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255), rotated=False)
Thêm một hộp xyxy vào hình ảnh có nhãn.
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
display_analytics(im0, text, txt_color, bg_color, margin)
Hiển thị số liệu thống kê tổng thể cho các bãi đậu xe Args: im0 (ndarray): hình ảnh suy luận Văn bản (dict): Từ điển nhãn txt_color (BGR COLOR): Hiển thị màu cho văn bản nền trước bg_color (BGR COLOR): hiển thị màu cho nền văn bản Lề (int): khoảng cách giữa văn bản và hình chữ nhật để hiển thị tốt hơn
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
display_objects_labels(im0, text, txt_color, bg_color, x_center, y_center, margin)
Hiển thị nhãn hộp giới hạn trong ứng dụng quản lý bãi đậu xe.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
im0 |
ndarray
|
Hình ảnh suy luận |
bắt buộc |
text |
str
|
Tên đối tượng/lớp |
bắt buộc |
txt_color |
bgr color
|
Hiển thị màu cho văn bản nền trước |
bắt buộc |
bg_color |
bgr color
|
Hiển thị màu cho nền văn bản |
bắt buộc |
x_center |
float
|
Điểm trung tâm vị trí X cho hộp giới hạn |
bắt buộc |
y_center |
float
|
Điểm trung tâm vị trí y cho hộp giới hạn |
bắt buộc |
margin |
int
|
Khoảng cách giữa văn bản và hình chữ nhật để hiển thị tốt hơn |
bắt buộc |
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
draw_centroid_and_tracks(track, color=(255, 0, 255), track_thickness=2)
Vẽ điểm trung tâm và theo dõi các đường mòn.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
track |
list
|
Điểm theo dõi đối tượng để hiển thị đường mòn |
bắt buộc |
color |
tuple
|
Theo dõi màu đường |
(255, 0, 255)
|
track_thickness |
int
|
Giá trị độ dày dòng theo dõi |
2
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
draw_region(reg_pts=None, color=(0, 255, 0), thickness=5)
Vẽ đường vùng.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
reg_pts |
list
|
Điểm khu vực (đối với điểm dòng 2, đối với điểm khu vực 4) |
None
|
color |
tuple
|
Giá trị màu Vùng |
(0, 255, 0)
|
thickness |
int
|
Giá trị độ dày diện tích khu vực |
5
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
draw_specific_points(keypoints, indices=[2, 5, 7], shape=(640, 640), radius=2, conf_thres=0.25)
Vẽ các điểm chính cụ thể để đếm số bước trong phòng tập thể dục.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
keypoints |
list
|
Danh sách dữ liệu các điểm chính sẽ được vẽ |
bắt buộc |
indices |
list
|
Danh sách ID điểm chính sẽ được vẽ |
[2, 5, 7]
|
shape |
tuple
|
imgsz cho suy luận mô hình |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Giá trị bán kính điểm chính |
2
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
estimate_pose_angle(a, b, c)
staticmethod
Tính góc tạo dáng cho đối tượng.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
a |
float)
|
Giá trị của điểm tư thế a |
bắt buộc |
b |
float
|
Giá trị của điểm tư thế b |
bắt buộc |
c |
float
|
Giá trị o đặt ra điểm c |
bắt buộc |
Trở lại:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|---|
angle |
degree
|
Giá trị độ của góc giữa ba điểm |
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
fromarray(im)
get_bbox_dimension(bbox=None)
Tính diện tích của một hộp giới hạn.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
bbox |
tuple
|
Tọa độ hộp giới hạn theo định dạng (x_min, y_min, x_max, y_max). |
None
|
Trở lại:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|---|
angle |
degree
|
Giá trị độ của góc giữa ba điểm |
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
kpts(kpts, shape=(640, 640), radius=5, kpt_line=True, conf_thres=0.25)
Vẽ các điểm chính trên hình ảnh.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
kpts |
tensor
|
Các điểm mấu chốt dự đoán có hình dạng [17, 3]. Mỗi điểm mấu chốt có (x, y, độ tin cậy). |
bắt buộc |
shape |
tuple
|
Hình dạng hình ảnh như một tuple (h, w), trong đó h là chiều cao và w là chiều rộng. |
(640, 640)
|
radius |
int
|
Bán kính của các điểm chính được vẽ. Mặc định là 5. |
5
|
kpt_line |
bool
|
Nếu True, hàm sẽ vẽ các đường nối các điểm chính cho tư thế con người. Mặc định là True. |
True
|
Ghi
kpt_line=True
hiện chỉ hỗ trợ vẽ tư thế con người.
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
masks(masks, colors, im_gpu, alpha=0.5, retina_masks=False)
Vẽ mặt nạ trên hình ảnh.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
masks |
tensor
|
Mặt nạ dự đoán trên cuda, hình dạng: [n, h, w] |
bắt buộc |
colors |
List[List[Int]]
|
Màu sắc cho mặt nạ dự đoán, [[r, g, b] * n] |
bắt buộc |
im_gpu |
tensor
|
Hình ảnh ở dạng cuda, hình dạng: [3, h, w], phạm vi: [0, 1] |
bắt buộc |
alpha |
float
|
Độ trong suốt của khẩu trang: 0.0 hoàn toàn trong suốt, 1.0 mờ đục |
0.5
|
retina_masks |
bool
|
Có nên sử dụng khẩu trang có độ phân giải cao hay không. Mặc định là False. |
False
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
plot_angle_and_count_and_stage(angle_text, count_text, stage_text, center_kpt, line_thickness=2)
Vẽ góc tạo dáng, đếm giá trị và giai đoạn bước.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
angle_text |
str
|
Giá trị góc để theo dõi tập luyện |
bắt buộc |
count_text |
str
|
Đếm giá trị để theo dõi tập luyện |
bắt buộc |
stage_text |
str
|
Quyết định giai đoạn để theo dõi tập luyện |
bắt buộc |
center_kpt |
int
|
Chỉ số tư thế trung tâm để theo dõi tập luyện |
bắt buộc |
line_thickness |
int
|
Độ dày để hiển thị văn bản |
2
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
plot_distance_and_line(distance_m, distance_mm, centroids, line_color, centroid_color)
Vẽ khoảng cách và đường thẳng trên khung.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
distance_m |
float
|
Khoảng cách giữa hai trung tâm bbox tính bằng mét. |
bắt buộc |
distance_mm |
float
|
Khoảng cách giữa hai trung tâm bbox tính bằng milimét. |
bắt buộc |
centroids |
list
|
Dữ liệu centroids hộp giới hạn. |
bắt buộc |
line_color |
RGB
|
Màu đường khoảng cách. |
bắt buộc |
centroid_color |
RGB
|
Giới hạn hộp màu trung tâm. |
bắt buộc |
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
queue_counts_display(label, points=None, region_color=(255, 255, 255), txt_color=(0, 0, 0), fontsize=0.7)
Hiển thị số lượng hàng đợi trên một hình ảnh tập trung tại các điểm với kích thước phông chữ và màu sắc có thể tùy chỉnh.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
label |
str
|
Nhãn Queue Counts |
bắt buộc |
points |
tuple
|
Điểm vùng để tính điểm trung tâm để hiển thị văn bản |
None
|
region_color |
RGB
|
Màu vùng hàng đợi |
(255, 255, 255)
|
txt_color |
RGB
|
màu hiển thị văn bản |
(0, 0, 0)
|
fontsize |
float
|
cỡ phông chữ văn bản |
0.7
|
Mã nguồn trong 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)
Chức năng vẽ đối tượng được phân đoạn theo hình hộp giới hạn.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
mask |
list
|
Danh sách dữ liệu mặt nạ cho vẽ sơ đồ khu vực phân đoạn phiên bản |
bắt buộc |
mask_color |
tuple
|
Mặt nạ màu nền trước |
(255, 0, 255)
|
det_label |
str
|
Phát hiện văn bản nhãn |
None
|
track_label |
str
|
Văn bản nhãn theo dõi |
None
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
show(title=None)
text(xy, text, txt_color=(255, 255, 255), anchor='top', box_style=False)
Thêm văn bản vào hình ảnh bằng PIL hoặc cv2.
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
visioneye(box, center_point, color=(235, 219, 11), pin_color=(255, 0, 255), thickness=2, pins_radius=10)
Chức năng xác định chính xác tầm nhìn của con người, lập bản đồ mắt và vẽ.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
box |
list
|
Tọa độ hộp giới hạn |
bắt buộc |
center_point |
tuple
|
Điểm trung tâm cho tầm nhìn Eye View |
bắt buộc |
color |
tuple
|
giá trị trung tâm đối tượng và màu đường |
(235, 219, 11)
|
pin_color |
tuple
|
Giá trị màu điểm VisionEye |
(255, 0, 255)
|
thickness |
int
|
Giá trị int cho độ dày dòng |
2
|
pins_radius |
int
|
Giá trị bán kính điểm VisionEye |
10
|
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_labels(boxes, cls, names=(), save_dir=Path(''), on_plot=None)
Nhãn đào tạo cốt truyện bao gồm biểu đồ lớp học và thống kê hộp.
Mã nguồn trong 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)
Lưu cắt hình ảnh dưới dạng {file} với kích thước cắt, nhiều pixel {gain} và {pad}. Lưu và/hoặc trả lại cây trồng.
Chức năng này lấy một hộp giới hạn và một hình ảnh, sau đó lưu một phần đã cắt của hình ảnh theo đến hộp giới hạn. Tùy chọn, cây trồng có thể được bình phương và chức năng cho phép tăng và đệm điều chỉnh hộp giới hạn.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
xyxy |
Tensor or list
|
Một tensor hoặc danh sách đại diện cho hộp giới hạn ở định dạng xyxy. |
bắt buộc |
im |
ndarray
|
Hình ảnh đầu vào. |
bắt buộc |
file |
Path
|
Đường dẫn nơi hình ảnh đã cắt sẽ được lưu. Mặc định là 'im.jpg'. |
Path('im.jpg')
|
gain |
float
|
Một hệ số nhân để tăng kích thước của hộp giới hạn. Mặc định là 1.02. |
1.02
|
pad |
int
|
Số lượng pixel để thêm vào chiều rộng và chiều cao của hộp giới hạn. Mặc định là 10. |
10
|
square |
bool
|
Nếu True, hộp giới hạn sẽ được chuyển thành hình vuông. Mặc định là False. |
False
|
BGR |
bool
|
Nếu True, hình ảnh sẽ được lưu ở định dạng BGR, nếu không ở RGB. Mặc định là False. |
False
|
save |
bool
|
Nếu True, hình ảnh đã cắt sẽ được lưu vào đĩa. Mặc định là True. |
True
|
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
ndarray
|
Hình ảnh đã cắt. |
Ví dụ
Mã nguồn trong 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)
Vẽ lưới hình ảnh bằng nhãn.
Mã nguồn trong 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)
Vẽ kết quả đào tạo từ tệp CSV kết quả. Chức năng hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau bao gồm phân đoạn, đặt ra ước tính và phân loại. Các ô được lưu dưới dạng 'results.png' trong thư mục chứa CSV.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
file |
str
|
Đường dẫn đến tệp CSV chứa kết quả đào tạo. Mặc định là 'path/to/results.csv'. |
'path/to/results.csv'
|
dir |
str
|
Thư mục chứa tệp CSV nếu 'tệp' không được cung cấp. Mặc định là ''. |
''
|
segment |
bool
|
Gắn cờ để cho biết dữ liệu có dành cho phân đoạn hay không. Mặc định là False. |
False
|
pose |
bool
|
Gắn cờ để cho biết liệu dữ liệu có phải để ước tính tư thế hay không. Mặc định là False. |
False
|
classify |
bool
|
Gắn cờ để cho biết dữ liệu có phải để phân loại hay không. Mặc định là False. |
False
|
on_plot |
callable
|
Hàm callback sẽ được thực hiện sau khi vẽ. Lấy tên tệp làm đối số. Mặc định là Không có. |
None
|
Ví dụ
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plt_color_scatter(v, f, bins=20, cmap='viridis', alpha=0.8, edgecolors='none')
Vẽ một biểu đồ phân tán với các điểm được tô màu dựa trên biểu đồ 2D.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
v |
array - like
|
Giá trị cho trục x. |
bắt buộc |
f |
array - like
|
Giá trị cho trục y. |
bắt buộc |
bins |
int
|
Số lượng thùng cho biểu đồ. Mặc định là 20. |
20
|
cmap |
str
|
Bản đồ màu cho biểu đồ phân tán. Mặc định là 'viridis'. |
'viridis'
|
alpha |
float
|
Alpha cho biểu đồ phân tán. Mặc định là 0,8. |
0.8
|
edgecolors |
str
|
Màu cạnh cho biểu đồ phân tán. Mặc định là 'không có'. |
'none'
|
Ví dụ:
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.plot_tune_results(csv_file='tune_results.csv')
Vẽ kết quả tiến hóa được lưu trữ trong tệp 'tune_results.csv'. Hàm tạo ra một biểu đồ phân tán cho mỗi khóa trong CSV, được mã hóa màu dựa trên điểm số thể dục. Các cấu hình hoạt động tốt nhất được làm nổi bật trên các ô.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
csv_file |
str
|
Đường dẫn đến tệp CSV chứa kết quả điều chỉnh. Mặc định là 'tune_results.csv'. |
'tune_results.csv'
|
Ví dụ:
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_target(output, max_det=300)
Chuyển đổi đầu ra mô hình sang định dạng đích [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] để vẽ.
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.output_to_rotated_target(output, max_det=300)
Chuyển đổi đầu ra mô hình sang định dạng đích [batch_id, class_id, x, y, w, h, conf] để vẽ.
Mã nguồn trong ultralytics/utils/plotting.py
ultralytics.utils.plotting.feature_visualization(x, module_type, stage, n=32, save_dir=Path('runs/detect/exp'))
Trực quan hóa bản đồ tính năng của một mô-đun mô hình nhất định trong quá trình suy luận.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
x |
Tensor
|
Các tính năng sẽ được hình dung. |
bắt buộc |
module_type |
str
|
Loại mô-đun. |
bắt buộc |
stage |
int
|
Giai đoạn mô-đun trong mô hình. |
bắt buộc |
n |
int
|
Số lượng bản đồ địa lý tối đa để vẽ. Mặc định là 32. |
32
|
save_dir |
Path
|
Thư mục để lưu kết quả. Mặc định là Path('runs/detect/exp'). |
Path('runs/detect/exp')
|