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简单实用

透视代码

"(《世界人权宣言》) ultralytics 软件包附带了大量实用程序,可以支持、增强和加快工作流程。还有更多可用的工具,但以下是对大多数开发人员有用的一些。在学习编程时,它们也是一个很好的参考点。

数据

YOLO 数据资源管理器

YOLO 探险家8.1.0 Explorer 是一款功能强大的工具,可用于更好地了解您的数据集。YOLO Explorer 提供的主要功能之一是使用文本查询来查找数据集中的对象实例。

自动标签/注释

数据集标注是一个非常耗费资源和时间的过程。如果您有一个在合理数据量上训练有素的YOLO 物体检测模型,您就可以使用它来自动标注附加数据(分割格式)。 SAM来自动标注其他数据(分割格式)。

from ultralytics.data.annotator import auto_annotate

auto_annotate(#(1)!
    data='path/to/new/data',
    det_model='yolov8n.pt',
    sam_model='mobile_sam.pt',
    device="cuda",
    output_dir="path/to/save_labels",
)
  1. 该函数不会返回任何内容

  2. 参见参考资料部分 annotator.auto_annotate 了解该功能如何运行。

  3. 功能 segments2boxes 同时生成对象检测边界框

将 COCO 转换为YOLO 格式

用于将 COCO JSON 注释转换为适当的YOLO 格式。用于对象检测(边界框)数据集、 use_segmentsuse_keypoints 都应 False

from ultralytics.data.converter import convert_coco

convert_coco(#(1)!
    '../datasets/coco/annotations/',
    use_segments=False, 
    use_keypoints=False,
    cls91to80=True,
)
  1. 该函数不会返回任何内容

有关 convert_coco 功能、 访问参考页面

获取边框尺寸

from ultralytics.utils.plotting import Annotator
from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO('yolov8n.pt')  # Load pretrain or fine-tune model

# Process the image
source = cv2.imread('path/to/image.jpg')
results = model(source)

# Extract results
annotator = Annotator(source, example=model.names)

for box in results[0].boxes.xyxy.cpu():
    width, height, area = annotator.get_bbox_dimension(box)
    print("Bounding Box Width {}, Height {}, Area {}".format(
        width.item(), height.item(), area.item()))

将边框转换为线段

现有的 x y w h 边框数据,使用 yolo_bbox2segment 功能。图像和注释文件需要这样组织:

data
|__ images
    ├─ 001.jpg
    ├─ 002.jpg
    ├─ ..
    └─ NNN.jpg
|__ labels
    ├─ 001.txt
    ├─ 002.txt
    ├─ ..
    └─ NNN.txt
from ultralytics.data.converter import yolo_bbox2segment

yolo_bbox2segment(#(1)!
    im_dir="path/to/images",
    save_dir=None, # saved to "labels-segment" in images directory
    sam_model="sam_b.pt"
)
  1. 该函数不会返回任何内容

访问 yolo_bbox2segment 参考页 了解有关该功能的更多信息。

将线段转换为边框

如果您的数据集使用了 分割数据集格式 您可以轻松地将其转换为上下(或水平)边界框 (x y w h 格式)。

from ultralytics.utils.ops import segments2boxes

segments = np.array(
    [[805, 392, 797, 400, ..., 808, 714, 808, 392],
     [115, 398, 113, 400, ..., 150, 400, 149, 298],
     [267, 412, 265, 413, ..., 300, 413, 299, 412],
    ]
)

segments2boxes([s.reshape(-1,2) for s in segments])
>>> array([[ 741.66, 631.12, 133.31, 479.25],
           [ 146.81, 649.69, 185.62, 502.88],
           [ 281.81, 636.19, 118.12, 448.88]],
           dtype=float32) # xywh bounding boxes

要了解该功能的工作原理,请访问参考页面

公用设施

图像压缩

将单个图像文件压缩至更小尺寸,同时保留其宽高比和质量。如果输入图像小于最大尺寸,则不会调整其大小。

from pathlib import Path
from ultralytics.data.utils import compress_one_image

for f in Path('path/to/dataset').rglob('*.jpg'):
    compress_one_image(f)#(1)!
  1. 该函数不会返回任何内容

自动分割数据集

自动将数据集分割成 train/val/test 分割,并将分割结果保存到 autosplit_*.txt 文件。该功能将使用随机取样,而使用 fraction 培训论据.

from ultralytics.data.utils import autosplit

autosplit( #(1)!
    path="path/to/images",
    weights=(0.9, 0.1, 0.0), # (train, validation, test) fractional splits
    annotated_only=False     # split only images with annotation file when True
)
  1. 该函数不会返回任何内容

有关该功能的更多详情,请参阅参考页面

分段多边形到二进制掩码

将单个多边形(列表形式)转换为指定图像大小的二进制掩码。多边形的形式为 [N, 2]N 作为 (x, y) 定义多边形轮廓的点。

警告

N 总要 是偶数。

import numpy as np
from ultralytics.data.utils import polygon2mask

imgsz = (1080, 810)
polygon = np.array(
    [805, 392, 797, 400, ..., 808, 714, 808, 392], # (238, 2)
)

mask = polygon2mask(
    imgsz,     # tuple
    [polygon], # input as list
    color=255, # 8-bit binary
    downsample_ratio=1
) 

边界框

边界框(水平)实例

要管理边界框数据,可使用 Bboxes 类将有助于在方框坐标格式之间进行转换、缩放方框尺寸、计算面积、包含偏移等!

from ultralytics.utils.instance import Bboxes

boxes = Bboxes(
    bboxes=np.array(
        [[  22.878,  231.27,  804.98,  756.83,],
         [  48.552,  398.56,  245.35,  902.71,],
         [  669.47,  392.19,  809.72,  877.04,],
         [  221.52,   405.8,  344.98,  857.54,],
         [       0,  550.53,   63.01,  873.44,],
         [  0.0584,  254.46,  32.561,  324.87,]]
    ),
    format="xyxy",
)

boxes.areas()
>>> array([ 4.1104e+05,       99216,       68000,       55772,       20347,      2288.5])
boxes.convert("xywh")
boxes.bboxes
>>> array(
    [[ 413.93, 494.05,  782.1, 525.56],
     [ 146.95, 650.63,  196.8, 504.15],
     [  739.6, 634.62, 140.25, 484.85],
     [ 283.25, 631.67, 123.46, 451.74],
     [ 31.505, 711.99,  63.01, 322.91],
     [  16.31, 289.67, 32.503,  70.41]]
)

参见 Bboxes 参考部分 了解更多可用属性和方法。

提示

可以使用 Bboxes 但如果你想直接使用这些函数,请参阅下一小节,了解如何独立导入这些函数。

缩放盒

当向上或向下缩放图像时,可以使用 ultralytics.utils.ops.scale_boxes.

import cv2 as cv
import numpy as np
from ultralytics.utils.ops import scale_boxes

image = cv.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")
*(h, w), c = image.shape
resized = cv.resize(image, None, (), fx=1.2, fy=1.2)
*(new_h, new_w), _ = resized.shape

xyxy_boxes = np.array(
    [[  22.878,  231.27,  804.98,  756.83,],
    [   48.552,  398.56,  245.35,  902.71,],
    [   669.47,  392.19,  809.72,  877.04,],
    [   221.52,   405.8,  344.98,  857.54,],
    [        0,  550.53,   63.01,  873.44,],
    [   0.0584,  254.46,  32.561,  324.87,]]
)

new_boxes = scale_boxes(
    img1_shape=(h, w),          # original image dimensions
    boxes=xyxy_boxes,           # boxes from original image
    img0_shape=(new_h, new_w),  # resized image dimensions (scale to)
    ratio_pad=None,
    padding=False,
    xywh=False,
)

new_boxes#(1)!
>>> array(
    [[  27.454,  277.52,  965.98,   908.2],
    [   58.262,  478.27,  294.42,  1083.3],
    [   803.36,  470.63,  971.66,  1052.4],
    [   265.82,  486.96,  413.98,    1029],
    [        0,  660.64,  75.612,  1048.1],
    [   0.0701,  305.35,  39.073,  389.84]]
)
  1. 根据新图像尺寸缩放边界框

边框格式转换

XYXY → XYWH

将边界框坐标从 (x1, y1, x2, y2) 格式转换为 (x, y, width, height) 格式,其中 (x1, y1) 为左上角,(x2, y2) 为右下角。

import numpy as np
from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywh

xyxy_boxes = np.array(
    [[  22.878,  231.27,  804.98,  756.83,],
    [   48.552,  398.56,  245.35,  902.71,],
    [   669.47,  392.19,  809.72,  877.04,],
    [   221.52,   405.8,  344.98,  857.54,],
    [        0,  550.53,   63.01,  873.44,],
    [   0.0584,  254.46,  32.561,  324.87,]]
)
xywh = xyxy2xywh(xyxy_boxes)

xywh
>>> array(
    [[ 413.93,  494.05,   782.1, 525.56],
    [  146.95,  650.63,   196.8, 504.15],
    [   739.6,  634.62,  140.25, 484.85],
    [  283.25,  631.67,  123.46, 451.74],
    [  31.505,  711.99,   63.01, 322.91],
    [   16.31,  289.67,  32.503,  70.41]]
)

所有边框转换

from ultralytics.utils.ops import xywh2xyxy
from ultralytics.utils.ops import xywhn2xyxy # normalized → pixel
from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywhn # pixel → normalized
from ultralytics.utils.ops import xywh2ltwh  # xywh → top-left corner, w, h
from ultralytics.utils.ops import xyxy2ltwh  # xyxy → top-left corner, w, h
from ultralytics.utils.ops import ltwh2xywh
from ultralytics.utils.ops import ltwh2xyxy

请参阅每个函数的文档说明,或访问 ultralytics.utils.ops 参考页 阅读更多关于每种功能的信息。

绘图

绘制注释

Ultralytics 包含一个注释器类,可用于注释任何类型的数据。它最容易用于对象检测边界框姿势关键点定向边界框

水平边界框

import cv2 as cv
import numpy as np
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

names { #(1)!
     0: "person",
     5: "bus",
    11: "stop sign",
}

image = cv.imread("ultralytics/assets/bus.jpg")
ann = Annotator(
    image,
    line_width=None,  # default auto-size
    font_size=None,   # default auto-size
    font="Arial.ttf", # must be ImageFont compatible
    pil=False,        # use PIL, otherwise uses OpenCV
)

xyxy_boxes = np.array(
    [[ 5,   22.878,  231.27,  804.98,  756.83,], # class-idx x1 y1 x2 y2
     [ 0,   48.552,  398.56,  245.35,  902.71,],
     [ 0,   669.47,  392.19,  809.72,  877.04,],
     [ 0,   221.52,   405.8,  344.98,  857.54,],
     [ 0,        0,  550.53,   63.01,  873.44,],
     [11,   0.0584,  254.46,  32.561,  324.87,]]
)

for nb, box in enumerate(xyxy_boxes):
    c_idx, *box = box
    label = f"{str(nb).zfill(2)}:{names.get(int(c_idx))}"
    ann.box_label(box, label, color=colors(c_idx, bgr=True))

image_with_bboxes = ann.result()
  1. 名称可用于 model.names处理检测结果

定向边框(OBB)

import cv2 as cv
import numpy as np
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

obb_names = {10: "small vehicle"}
obb_image = cv.imread("datasets/dota8/images/train/P1142__1024__0___824.jpg")
obb_boxes = np.array(
    [[ 0, 635, 560, 919, 719, 1087, 420, 803,  261,], # class-idx x1 y1 x2 y2 x3 y2 x4 y4
     [ 0, 331,  19, 493, 260, 776,   70, 613, -171,],
     [ 9, 869, 161, 886, 147, 851,  101, 833,  115,]
    ]
)
ann = Annotator(
    obb_image,
    line_width=None,  # default auto-size
    font_size=None,   # default auto-size
    font="Arial.ttf", # must be ImageFont compatible
    pil=False,        # use PIL, otherwise uses OpenCV
)
for obb in obb_boxes:
    c_idx, *obb = obb
    obb = np.array(obb).reshape(-1, 4, 2).squeeze()
    label = f"{names.get(int(c_idx))}"
    ann.box_label(
        obb,
        label,
        color=colors(c_idx, True),
        rotated=True,
    )

image_with_obb = ann.result()

参见 Annotator 参考页面 了解更多信息。

杂项

代码剖析

检查代码运行/处理的持续时间,可以使用 with 或作为装饰设计师。

from ultralytics.utils.ops import Profile

with Profile(device=device) as dt:
    pass  # operation to measure

print(dt)
>>> "Elapsed time is 9.5367431640625e-07 s"

Ultralytics 支持的格式

希望或需要以编程方式使用Ultralytics 支持的图像或视频类型格式?如有需要,请使用这些常量。

from ultralytics.data.utils import IMG_FORMATS
from ultralytics.data.utils import VID_FORMATS

print(IMG_FORMATS)
>>> ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm')

可分割

计算最近的整数 x 除以 y.

from ultralytics.utils.ops import make_divisible

make_divisible(7, 3)
>>> 9
make_divisible(7, 2)
>>> 8


创建于 2024-02-20,更新于 2024-04-18
作者:glenn-jocher(2),RizwanMunawar(1),Burhan-Q(2)

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