深度学习目标检测---yolov5网络打印输出检测框的像素坐标信息

编程基础 • 2025-01-06 17:57 • 阅读 11

1.打开yolov5项目，然后打开dectect.py文件。

2.按键盘 Ctrl+F 进入查找功能，输入 plot_one_box 找到对应的函数。如下图所示：

3.将鼠标放置在该函数上，按住 Ctrl 键，然后进入该函数。如下图所示：

这里面的函数就是对检测矩形框的输出。

4.在plot_one_box函数下打印坐标信息，添加以下 print（）代码即可：

def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=3): # Plots one bounding box on image img tl = line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1 # line/font thickness color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)] c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3])) cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA) print("左上点的坐标为：(" + str(c1[0]) + "," + str(c1[1]) + ")，右上点的坐标为(" + str(c2[0]) + "," + str(c1[1]) + ")") print("左下点的坐标为：(" + str(c1[0]) + "," + str(c2[1]) + ")，右下点的坐标为(" + str(c2[0]) + "," + str(c2[1]) + ")") print("中心点的坐标为：("+str((c2[0]-c1[0])/2+c1[0])+","+str((c2[1]-c1[1])/2+c1[1])+ ")")

5.回到 dectect.py 文件，运行程序即可生成坐标信息。

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深度学习目标检测---yolov5网络打印输出检测框的像素坐标信息

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