Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как нарисовать ограничивающую рамку с помощью xmin,xmax,ymin,ymax

Как нарисовать ограничивающую рамку с помощью xmin,xmax,ymin,ymax

#python

Вопрос:

Я использовал Yolov5 в качестве модулей обнаружения, и ввод основан на захвате экрана. Размер экрана таков bounding_box = {'top': 340, 'left': 650, 'width': 350, 'height': 400} . Я успешно получаю значения xmin,ymin,xmax и ymax при обнаружении объекта. Но как я могу использовать эти значения, чтобы нарисовать ограничивающую рамку над моим объектом обнаружения?

Пример значений xmin,ymin,xmax и ymax

          xmin       ymin        xmax        ymax  confidence  class    name
0  205.366241  68.419243  279.225586  272.266388    0.808757      0  person
1  134.863235  45.008553  208.445160  268.448029    0.777079      0  person

Текущий экран

Ожидаемый результат:
введите описание изображения здесь

Мой полный код:

 # PyTorch Hub
import torch
import cv2 as cv
import numpy as np
import threading
import time

import numpy as np
import cv2
from PIL.ImageDraw import ImageDraw
from mss import mss
from PIL import Image
from tensorboard.summary.v1 import image
from torch import nn
from torch.utils.checkpoint import checkpoint

bounding_box = {'top': 340, 'left': 650, 'width': 350, 'height': 400}
# Model

#model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/last.pt')
#model = model.fuse().autoshape()
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True).autoshape()

# Images
dir = 'https://ultralytics.com/images/'
#imgs = [dir   f for f in ('zidane.jpg', 'bus.jpg')]  # batch of images

sct = mss()

class ScreenGrab(threading.Thread):
    def __init__(self, id_manager):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.id_manager = int(id_manager)

    def run(self):
        while True:
            global scr_img

            sct_img = sct.grab(bounding_box)
            scr_img = np.array(sct_img)
            cv.imshow('Testing', scr_img)

            if (cv2.waitKey(1) amp; 0xFF) == ord('q'):
                cv2.destroyAllWindows()
                break


class DetectionModule(threading.Thread):
    def __init__(self, id_manager):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.id_manager = int(id_manager)

    def run(self):
        while True:
            global x, y, w, h
        # Inference
            results = model(scr_img)
            results.print()  # or .show(), .save()
            boxes = results.pandas().xyxy[0]

        #GET ALL COLUMN WITH ONLY CLASS == PERSON
            person = boxes.loc[boxes['class'] == 0]
            print(person)


def ScreenGrabMain():
    thread_id = ("0")
    led_index = 0
    thread_list = list()
    for objs in thread_id:
        thread = ScreenGrab(led_index)
        thread_list.append(thread)
        led_index  = 1
    for thread in thread_list:
        thread.start()
        time.sleep(1)

def DetectionMain2():
    thread_id = ("0")
    led_index = 0
    thread_list = list()
    for objs in thread_id:
        thread = DetectionModule(led_index)
        thread_list.append(thread)
        led_index  = 1
    for thread in thread_list:
        thread.start()
        time.sleep(1)

if __name__ == "__main__":
    ScreenGrabMain()
    DetectionMain2()

Ответ №1:

Вы можете использовать cv2.rectangle in для рисования ограничительной рамки. Пример приведен ниже:

 
# cv2

image = cv2.rectangle(image, (xmin,ymin), (xmax,ymax), (0,255,0), 2)
Метки: , , ,