# rooftops538 **Repository Path**: YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/rooftops538 ## Basic Information - **Project Name**: rooftops538 - **Description**: 屋顶结构分割系统源码＆数据集分享 [yolov8-seg-dyhead-DCNV3等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示] - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-12-03 - **Last Updated**: 2024-12-03 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 屋顶结构分割系统： yolov8-seg-C2f-REPVGGOREPA ### 1.研究背景与意义 [参考博客](https://gitee.com/YOLOv8_YOLOv11_Segmentation_Studio/projects) [博客来源](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis) 研究背景与意义 随着城市化进程的加速，屋顶结构在城市建筑中扮演着越来越重要的角色。屋顶不仅是建筑物的保护层，更是城市生态系统的一部分，涉及到能源利用、雨水管理、城市热岛效应等多个方面。因此，准确地识别和分割屋顶结构，对于城市规划、建筑设计以及环境保护等领域具有重要的实际意义。近年来，深度学习技术的迅猛发展为图像分割任务提供了新的解决方案，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的实例分割方法，展现出了优异的性能。 在众多实例分割算法中，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效性和实时性而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了模型的精度和速度，适用于复杂场景下的目标检测与分割任务。然而，尽管YOLOv8在一般场景下表现出色，但在特定领域如屋顶结构的分割中，仍然面临着一些挑战。屋顶结构的多样性和复杂性使得传统的YOLOv8模型在分割精度和细节保留方面存在不足。因此，基于改进YOLOv8的屋顶结构分割系统的研究，旨在通过优化模型架构和训练策略，提升其在屋顶结构分割任务中的表现。 本研究所使用的数据集包含1300幅图像，涵盖了11个类别，包括屋顶的各种组成部分，如平屋顶、斜屋顶、HVAC设备、窗户等。这些类别的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，同时也增加了分割任务的复杂性。屋顶结构的多样性不仅体现在形状和尺寸上，还包括不同的材料和功能特性。因此，如何有效地利用这些数据进行模型训练，提升分割精度，是本研究的重要目标之一。 通过对YOLOv8模型的改进，我们将探索不同的网络结构、损失函数以及数据增强技术，以提高模型在屋顶结构分割任务中的表现。具体而言，我们将引入注意力机制，以增强模型对关键特征的关注，同时通过多尺度特征融合，提升模型对不同尺寸屋顶结构的识别能力。此外，利用迁移学习和自监督学习等技术，我们希望在有限的数据集上实现更好的训练效果，减少过拟合现象的发生。 本研究的意义不仅在于提升屋顶结构分割的精度，更在于为城市建筑的智能化管理提供技术支持。通过高效的屋顶结构分割系统，城市规划者和建筑设计师可以更好地进行屋顶空间的利用和改造，推动绿色建筑和可持续发展的实践。同时，该系统的研究成果也可以为其他领域的实例分割任务提供借鉴，推动计算机视觉技术在更广泛应用场景中的发展。 综上所述，基于改进YOLOv8的屋顶结构分割系统的研究，具有重要的理论价值和实际应用意义，期待通过本研究的深入开展，为屋顶结构的智能识别与管理提供新的解决方案。 ### 2.图片演示 ![1.png](1.png) ![2.png](2.png) ![3.png](3.png) 注意：本项目提供完整的训练源码数据集和训练教程,由于此博客编辑较早,暂不提供权重文件（best.pt）,需要按照6.训练教程进行训练后实现上图效果。 ### 3.视频演示 [3.1 视频演示](https://www.bilibili.com/video/BV1nnz1YeEJV/) ### 4.数据集信息 ##### 4.1 数据集类别数＆类别名 nc: 11 names: ['elevated_outdoor_space', 'hvac', 'infrastructure', 'roof_duct_large', 'roof_duct_medium', 'roof_duct_small', 'roof_flat', 'roof_slanted', 'subconstruction', 'thermic_pv_panel', 'window'] ##### 4.2 数据集信息简介 数据集信息展示 在本研究中，我们采用了名为“rooftops”的数据集，以支持对屋顶结构的分割任务，特别是为了改进YOLOv8-seg模型的性能。该数据集专注于屋顶相关的多种结构和组件，涵盖了11个不同的类别，旨在为深度学习模型提供丰富的训练样本，以实现更高的分割精度和鲁棒性。 “rooftops”数据集的类别设计经过精心挑选，反映了现代建筑屋顶的多样性和复杂性。具体而言，这11个类别包括：高架户外空间（elevated_outdoor_space）、暖通空调设备（hvac）、基础设施（infrastructure）、大型屋顶管道（roof_duct_large）、中型屋顶管道（roof_duct_medium）、小型屋顶管道（roof_duct_small）、平屋顶（roof_flat）、斜屋顶（roof_slanted）、子结构（subconstruction）、热能光伏面板（thermic_pv_panel）以及窗户（window）。这些类别不仅涵盖了屋顶的基本结构，还包括了与建筑物功能和能效相关的重要组件，确保了数据集的全面性和实用性。 在数据集的构建过程中，研究团队通过高质量的图像采集和标注，确保每个类别的样本数量充足且具有代表性。这些图像来源于不同类型的建筑物，涵盖了城市和乡村环境，以增强模型的泛化能力。每个类别的样本均经过严格的质量控制，确保标注的准确性和一致性，从而为YOLOv8-seg模型的训练提供了坚实的基础。 为了实现高效的训练，数据集中的图像经过预处理，包括尺寸调整、归一化和数据增强等步骤。这些处理不仅提高了模型的训练效率，还增强了其对不同环境和光照条件的适应能力。此外，数据集还考虑到了不同屋顶材料和结构形式的多样性，使得模型能够在实际应用中表现出色。 在模型训练过程中，采用了分层抽样的方法，以确保每个类别在训练集和验证集中的比例合理。这种方法不仅提高了模型对少数类的识别能力，还减少了过拟合的风险。通过对“rooftops”数据集的充分利用，我们期望能够提升YOLOv8-seg在屋顶结构分割任务中的性能，使其在实际应用中能够更准确地识别和分割不同的屋顶组件。 总之，“rooftops”数据集为改进YOLOv8-seg的屋顶结构分割系统提供了丰富的样本和多样的类别选择。通过对数据集的精心设计和处理，我们相信该数据集将为未来的研究和应用提供重要的支持，推动屋顶结构分割技术的发展，并为建筑物的智能管理和维护提供更为可靠的解决方案。 ![4.png](4.png) ![5.png](5.png) ![6.png](6.png) ![7.png](7.png) ![8.png](8.png) ### 5.项目依赖环境部署教程（零基础手把手教学） [5.1 环境部署教程链接（零基础手把手教学）](https://www.bilibili.com/video/BV1jG4Ve4E9t/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) [5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零基础手把手教学）](https://www.bilibili.com/video/BV1nA4VeYEze/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### 6.手把手YOLOV8-seg训练视频教程（零基础手把手教学） [6.1 手把手YOLOV8-seg训练视频教程（零基础小白有手就能学会）](https://www.bilibili.com/video/BV1cA4VeYETe/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练  Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 0G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 2/200 0G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s] all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 3/200 0G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s] all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845 ### 7.50+种全套YOLOV8-seg创新点加载调参实验视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件） [7.1 50+种全套YOLOV8-seg创新点加载调参实验视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件）](https://www.bilibili.com/video/BV1Hw4VePEXv/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### YOLOV8-seg算法简介 原始YOLOv8-seg算法原理 YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的最新版本，旨在将目标检测与实例分割相结合，提供一种高效且准确的解决方案。作为一种一阶段目标检测算法，YOLOv8-seg不仅能够识别图像中的目标，还能精确地分割出目标的轮廓，这使得它在计算机视觉领域的应用前景更加广泛。YOLOv8-seg的核心在于其创新的网络结构和高效的计算能力，使其在实时检测和分割任务中表现出色。 YOLOv8-seg的网络结构由三个主要部分组成：主干网络（backbone）、特征增强网络（neck）和检测头（head）。主干网络采用了CSP（Cross Stage Partial Networks）思想，这种设计理念通过分割网络中的特征图，减少了计算量，同时保持了特征的丰富性和多样性。CSP结构的引入，使得YOLOv8-seg在特征提取过程中更加高效，能够更好地捕捉到不同尺度和形状的目标特征。 在特征增强网络方面，YOLOv8-seg使用了PAN-FPN（Path Aggregation Network - Feature Pyramid Network）的设计，这种结构通过多尺度特征融合，提高了模型对不同尺寸目标的检测能力。PAN-FPN能够有效地将来自不同层次的特征进行融合，使得网络在处理复杂场景时，能够更好地理解目标之间的关系和背景信息，从而提高分割的精度。 YOLOv8-seg的检测头部分是其最具创新性的地方，采用了解耦头的设计，将目标分类和位置回归任务分开处理。这种解耦设计使得模型能够更专注于每个任务，从而减少了复杂场景下的分类错误和定位不准的问题。此外，YOLOv8-seg引入了Anchor-free目标检测方法，这一方法的核心在于直接预测目标的位置和大小，而不依赖于预先定义的锚框。这种方式不仅简化了模型的设计，还提高了检测的灵活性，使得YOLOv8-seg能够快速适应不同类型的目标。 在训练过程中，YOLOv8-seg使用了一种新的损失函数，这种损失函数在处理目标分割时，能够更好地平衡分类和回归的损失，从而提高模型的整体性能。通过对损失函数的优化，YOLOv8-seg能够在复杂的背景下，准确地分割出目标的边界，确保检测结果的高质量。 YOLOv8-seg在性能上也有显著提升，相比于前代模型，它在检测精度和执行速度上都表现得更加优越。其轻量化的模型设计，使得YOLOv8-seg能够在各种硬件平台上运行，包括CPU和GPU，满足实时检测的需求。这一特性使得YOLOv8-seg在嵌入式设备和移动端应用中，展现出广泛的应用潜力。 值得一提的是，YOLOv8-seg不仅支持传统的目标检测任务，还能够进行姿态评估和小目标检测。这种多功能性使得YOLOv8-seg在实际应用中，能够应对更为复杂的场景和任务需求。通过对模型结构的不断优化，YOLOv8-seg在高分辨率图像处理方面也表现出色，能够有效地捕捉到细节信息，提升分割的精度。 总的来说，YOLOv8-seg算法通过其创新的网络结构、灵活的检测方法和高效的计算能力，成为了计算机视觉领域中一款极具竞争力的模型。无论是在目标检测还是实例分割任务中，YOLOv8-seg都展现出了卓越的性能，推动了相关技术的发展与应用。随着YOLOv8-seg的不断优化和迭代，未来在智能监控、自动驾驶、医疗影像等领域的应用前景将更加广阔。 ![18.png](18.png) ### 9.系统功能展示（检测对象为举例，实际内容以本项目数据集为准） 图9.1.系统支持检测结果表格显示 图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节 图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得) 图9.4.系统支持摄像头实时识别 图9.5.系统支持图片识别 图9.6.系统支持视频识别 图9.7.系统支持识别结果文件自动保存 图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据 ![10.png](10.png) ![11.png](11.png) ![12.png](12.png) ![13.png](13.png) ![14.png](14.png) ![15.png](15.png) ![16.png](16.png) ![17.png](17.png) ### 10.50+种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解（非科班也可以轻松写刊发刊，V11版本正在科研待更新） #### 10.1 由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不一一展开，具体见下列网址中的创新点对应子项目的技术原理博客网址【Blog】： ![9.png](9.png) [10.1 50+种全套YOLOV8-seg创新点原理讲解链接](https://gitee.com/qunmasj/good) #### 10.2 部分改进模块原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】 ### YOLOv8简介 Yolov8主要借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，其本身创新点不多，偏重在工程实践上，具体创新如下: ·提供了一个全新的SOTA模型（包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型)。并且，基于缩放系数提供了N/S/M/IL/X不同尺度的模型，以满足不同部署平台和应用场景的需求。 ●Backbone:同样借鉴了CSP模块思想，不过将Yolov5中的C3模块替换成了C2f模块，实现了进一步轻量化，同时沿用Yolov5中的SPPF模块，并对不同尺度的模型进行精心微调，不再是无脑式—套参数用于所有模型，大幅提升了模型性能。 ●Neck:继续使用PAN的思想，但是通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到，YOLOv8移除了1*1降采样层。 ●Head部分相比YOLOv5改动较大，Yolov8换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head)，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based换成了Anchor-Free。 ●Loss计算:使用VFLLoss作为分类损失(实际训练中使用BCE Loss);使用DFLLoss+ClOU Loss作为回归损失。 ●标签分配: Yolov8抛弃了以往的loU分配或者单边比例的分配方式，而是采用Task-Aligned Assigner正负样本分配策略。 #### Yolov8网络结构 Yolov8模型网络结构图如下图所示。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/635570719eeb4b429fb69b7171468da2.png) #### Backbone Yolov8的Backbone同样借鉴了CSPDarkNet结构网络结构，与Yolov5最大区别是，Yolov8使用C2f模块代替C3模块。具体改进如下: ·第一个卷积层的Kernel size从6×6改为3x3。 ·所有的C3模块改为C2f模块，如下图所示，多了更多的跳层连接和额外Split操作。。Block数由C3模块3-6-9-3改为C2f模块的3-6-6-3。 ### 上下文引导网络（CGNet）简介 高准确率的模型（蓝点），由图像分类网络转化而来且参数量大，因此大多不适于移动设备。 低分辨率的小模型（红点），遵循分类网络的设计方式，忽略了分割特性，故而效果不好。 #### CGNet的设计： 为了提升准确率，用cgnet探索语义分割的固有属性。对于准确率的提升，因为语义分割是像素级分类和目标定位，所以空间依赖性和上下文信息发挥了重要作用。因此，设计cg模块，用于建模空间依赖性和语义上下文信息。 - 1、cg模块学习局部特征和周围特征形成联合特征 - 2、通过逐通道重新加权（强调有用信息，压缩无用信息），用全局特征改善联合特征 - 3、在全阶段应用cg模块，以便从语义层和空间层捕捉信息。 为了降低参数量：1、深层窄网络，尽可能节约内存 2、用通道卷积 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b23b849c9e2549cc8092b6ba2a520048.png) 之前的网络根据框架可分三类： - 1、FCN-shape的模型，遵循分类网络的设计，忽略了上下文信息 ESPNet、ENet、fcn - 2、FCN-CM模型，在编码阶段后用上下文模块捕捉语义级信息 DPC、DenseASPP、DFN、PSPNet - 3、（our）在整个阶段捕捉上下文特征 - 4、主流分割网络的下采样为五次，学习了很多关于物体的抽象特征，丢失了很多有鉴别性的空间信息，导致分割边界过于平滑，（our）仅采用三次下采样，利于保存空间信息 #### cg模块 Cg模块： 思路：人类视觉系统依赖上下文信息理解场景。 如图3,a， 如若仅关注黄色框框，很难分辨，也就是说，仅关注局部特征不容易正确识别目标的类别。 然后，如果加入了目标周围的特征，即图3,b，就很容易识别正确，所以周围特征对于语义分割是很有帮助的。在此基础上，如果进一步用整个场景的特征加以辅助，将会有更高的程度去争正确分类黄色框框的物体，如图3,c所示。 故，周围上下文和全局上下文对于提升分割精度都是有帮助的。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1b35672c86d8475083e42726fc706ed1.png) 实现：基于此，提出cg模块，利用局部特征，周围上下文以及全局上下文。如图3,d所示。该模块共包含两个阶段。 第一步，floc( ) 局部和 fsur( )周围函数分别学习对应特征。floc( )用3x3卷积从周围8个点提取特征，对应于黄色框框；同时fsur( )用感受野更大的3x3带孔卷积学习周围上下文，对应红色框框。然后fjoi( )是指将前两路特征concat之后经BN，PReLU。此一部分是cg模块的第一步。 对于模块的第二步，fglo( )用于提取全局特征，改善联合特征。受SENet启发，全局上下文被认为是一个加权向量，用于逐通道微调联合特征，以强调有用元素、压缩无用元素。在本论文中，fglo( )用GAP产生聚合上下文特征，然后用多层感知机进一步提取全局上下文。最后，使用一个尺度层对联合特征重新加权用提取的全局上下文。 残差连接有利于学习更复杂的特征以及便于训练时梯度反向传播。两个拟设计方案，LRL局部残差连接和GRL全局残差连接，实验证明（消融实验），GRL效果更好 #### CGNet网络 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0f01b3afd0f84095a28b9774c5b2f79a.png) 原则：深、瘦（deep and thin）以节省内存。层数少，通道数少，三个下采样。 Stage1，三个标准卷积层，分辨率变成原来的1/2 Stage2和stage3，分别堆叠M和N个cg模块。该两个阶段，第一层的输入是前一阶段第一个和最后一个block的结合（how结合）利于特征重用和特征传播。 将输入图像下采样到1/4和1/8分别输入到第2和3阶段。 最后，用1x1卷积层进行分割预测。 为进一步降低参数量，局部和周围特征提取器采用了逐通道卷积。之前有的工作在逐通道卷积后采用1x1卷积用以改善通道间的信息流动，本文消融实验显示效果不好，分析：因为cg模块中提取的局部和全局特征需要保持通道独立性，所以本论文不使用1*1卷积。 ### 11.项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑） #### 11.1 ultralytics\models\rtdetr\val.py 以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了最重要的功能和逻辑： ```python # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license from pathlib import Path import torch from ultralytics.data import YOLODataset from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionValidator from ultralytics.utils import ops class RTDETRDataset(YOLODataset): """ RT-DETR数据集类，继承自YOLODataset类，专为实时检测和跟踪任务设计。 """ def __init__(self, *args, data=None, **kwargs): """初始化RTDETRDataset类，调用父类构造函数。""" super().__init__(*args, data=data, use_segments=False, use_keypoints=False, **kwargs) def load_image(self, i, rect_mode=False): """加载数据集中索引为'i'的图像，返回图像及其调整后的尺寸。""" return super().load_image(i=i, rect_mode=rect_mode) def build_transforms(self, hyp=None): """构建图像变换，主要用于评估阶段。""" transforms = [] # 这里可以添加图像增强的逻辑 transforms.append( ops.Format(bbox_format='xywh', normalize=True) # 格式化边界框 ) return transforms class RTDETRValidator(DetectionValidator): """ RTDETRValidator类，扩展自DetectionValidator类，提供专门针对RT-DETR模型的验证功能。 """ def build_dataset(self, img_path, mode='val', batch=None): """ 构建RTDETR数据集。 Args: img_path (str): 图像文件夹路径。 mode (str): 模式（训练或验证）。 batch (int, optional): 批量大小。 """ return RTDETRDataset( img_path=img_path, imgsz=self.args.imgsz, batch_size=batch, augment=False, # 不进行增强 hyp=self.args, rect=False, # 不使用矩形模式 cache=self.args.cache or None, data=self.data ) def postprocess(self, preds): """对预测结果应用非极大值抑制（NMS）。""" bboxes, scores = preds[0].split((4, preds[0].shape[2] - 4), dim=-1) # 分离边界框和分数 bboxes *= self.args.imgsz # 将边界框缩放到原始图像尺寸 outputs = [torch.zeros((0, 6), device=bboxes.device)] * preds[0].shape[0] # 初始化输出 for i, bbox in enumerate(bboxes): bbox = ops.xywh2xyxy(bbox) # 转换边界框格式 score, cls = scores[i].max(-1) # 获取最大分数和对应类别 pred = torch.cat([bbox, score[..., None], cls[..., None]], dim=-1) # 合并边界框、分数和类别 pred = pred[score.argsort(descending=True)] # 按分数排序 outputs[i] = pred # 保存结果 return outputs def update_metrics(self, preds, batch): """更新评估指标。""" for si, pred in enumerate(preds): idx = batch['batch_idx'] == si # 获取当前批次的索引 cls = batch['cls'][idx] # 获取真实类别 bbox = batch['bboxes'][idx] # 获取真实边界框 npr = pred.shape[0] # 预测数量 if npr == 0: continue # 如果没有预测，跳过 predn = pred.clone() # 复制预测结果 # 将预测框转换为原始图像尺寸 predn[..., [0, 2]] *= batch['ori_shape'][si][1] / self.args.imgsz predn[..., [1, 3]] *= batch['ori_shape'][si][0] / self.args.imgsz if cls.shape[0] > 0: # 如果有真实标签 tbox = ops.xywh2xyxy(bbox) # 转换真实边界框格式 # 处理预测和真实标签，更新指标 correct_bboxes = self._process_batch(predn.float(), torch.cat((cls, tbox), 1)) # 保存预测结果 if self.args.save_json: self.pred_to_json(predn, batch['im_file'][si]) if self.args.save_txt: file = self.save_dir / 'labels' / f'{Path(batch["im_file"][si]).stem}.txt' self.save_one_txt(predn, self.args.save_conf, batch['ori_shape'][si], file) ``` ### 代码说明： 1. **RTDETRDataset** 类：继承自 `YOLODataset`，用于加载和处理RT-DETR模型的数据集。包含加载图像和构建变换的方法。 2. **RTDETRValidator** 类：继承自 `DetectionValidator`，用于验证RT-DETR模型的性能。包括构建数据集、后处理预测结果（如NMS）和更新评估指标的方法。 3. **postprocess** 方法：对模型的预测结果进行非极大值抑制，过滤掉低置信度的边界框。 4. **update_metrics** 方法：根据预测结果和真实标签更新评估指标，支持保存预测结果到文件。 这个文件是一个用于RT-DETR（实时目标检测与跟踪）模型验证的Python脚本，主要包含两个类：`RTDETRDataset`和`RTDETRValidator`。首先，`RTDETRDataset`类继承自`YOLODataset`，用于处理RT-DETR模型所需的数据集。该类的构造函数调用了父类的构造函数，并禁用了分段和关键点的使用。`load_image`方法用于加载指定索引的图像，并返回图像及其调整后的尺寸。`build_transforms`方法用于构建数据增强的转换，主要用于评估阶段。它根据传入的超参数设置不同的转换方式，并最终返回一个包含格式化和归一化的转换列表。 接下来是`RTDETRValidator`类，它继承自`DetectionValidator`，专门为RT-DETR模型提供验证功能。该类允许构建特定于RT-DETR的数据集，并在后处理阶段应用非极大值抑制（NMS）来优化预测结果。`build_dataset`方法用于创建RT-DETR数据集，接收图像路径、模式（训练或验证）和批量大小作为参数。`postprocess`方法对预测结果应用NMS，提取边界框和分数，并将结果整理成输出格式。`update_metrics`方法用于更新评估指标，它计算预测与真实标签之间的匹配情况，并记录统计信息。 整体而言，这个文件为RT-DETR模型的验证过程提供了必要的数据处理和评估功能，确保模型在实际应用中的有效性和准确性。 #### 11.2 model.py 以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释： ```python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频 import torch # 导入PyTorch库，用于深度学习模型的构建和训练 from ultralytics import YOLO # 从ultralytics库中导入YOLO类，用于加载YOLO模型 from ultralytics.utils.torch_utils import select_device # 导入选择设备的工具函数 # 根据是否有可用的GPU选择设备 device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 初始化参数字典 ini_params = { 'device': device, # 设备类型，设置为CPU或GPU 'conf': 0.3, # 物体置信度阈值，低于此值的检测结果将被忽略 'iou': 0.05, # 非极大值抑制的IOU阈值，用于去除重叠的检测框 'classes': None, # 类别过滤器，None表示不过滤任何类别 'verbose': False # 是否打印详细信息 } class Web_Detector: # 定义Web_Detector类 def __init__(self, params=None): # 构造函数 self.model = None # 初始化模型为None self.img = None # 初始化图像为None self.params = params if params else ini_params # 使用提供的参数或默认参数 def load_model(self, model_path): # 加载模型的方法 self.device = select_device(self.params['device']) # 选择设备 self.model = YOLO(model_path) # 加载YOLO模型 # 预热模型以提高后续推理速度 self.model(torch.zeros(1, 3, 640, 640).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters()))) def preprocess(self, img): # 图像预处理方法 self.img = img # 保存原始图像 return img # 返回处理后的图像 def predict(self, img): # 预测方法 results = self.model(img, **ini_params) # 使用模型进行预测 return results # 返回预测结果 def postprocess(self, pred): # 后处理方法 results = [] # 初始化结果列表 for res in pred[0].boxes: # 遍历每个检测结果 for box in res: # 遍历每个边界框 class_id = int(box.cls.cpu()) # 获取类别ID bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist() # 获取边界框坐标 bbox = [int(coord) for coord in bbox] # 转换坐标为整数 result = { "class_name": self.names[class_id], # 类别名称 "bbox": bbox, # 边界框 "score": box.conf.cpu().squeeze().item(), # 置信度 "class_id": class_id # 类别ID } results.append(result) # 将结果添加到列表 return results # 返回结果列表 ``` ### 代码说明： 1. **导入库**：引入必要的库，如OpenCV、PyTorch和YOLO模型。 2. **设备选择**：根据是否有可用的GPU选择设备。 3. **参数初始化**：定义了一些模型推理的基本参数，如置信度阈值和IOU阈值。 4. **Web_Detector类**：定义了一个检测器类，包含加载模型、预处理、预测和后处理的方法。 5. **加载模型**：`load_model`方法用于加载YOLO模型，并进行预热以提高推理速度。 6. **图像预处理**：`preprocess`方法保存输入图像。 7. **预测**：`predict`方法使用模型进行预测，返回检测结果。 8. **后处理**：`postprocess`方法对预测结果进行处理，提取出类别名称、边界框、置信度等信息，并返回结果列表。 这个程序文件 `model.py` 是一个用于物体检测的模型实现，主要依赖于 OpenCV 和 YOLO（You Only Look Once）模型。程序首先导入了必要的库和模块，包括 OpenCV、PyTorch、QtFusion 中的检测器和热图生成器、中文名称列表以及 YOLO 模型。接着，程序通过判断是否有可用的 GPU，选择计算设备（CPU 或 GPU）。 在程序中定义了一些初始化参数，如物体置信度阈值、IOU 阈值和类别过滤器等。接下来，定义了一个 `count_classes` 函数，用于统计检测结果中每个类别的数量。该函数接收检测信息和类别名称列表作为输入，返回一个包含每个类别计数的列表。 程序中还定义了一个 `Web_Detector` 类，继承自 `Detector` 抽象基类。该类的构造函数初始化了一些属性，包括模型、图像和类别名称。类中有多个方法： - `load_model` 方法用于加载 YOLO 模型，并根据模型路径判断任务类型（分割或检测）。加载模型后，它会将类别名称转换为中文，并进行模型预热。 - `preprocess` 方法用于对输入图像进行预处理，当前实现中只是简单地返回原始图像。 - `predict` 方法用于执行模型预测，返回预测结果。 - `postprocess` 方法对预测结果进行后处理，提取每个检测框的信息，包括类别名称、边界框坐标、置信度和类别 ID，并将这些信息存储在结果列表中返回。 - `set_param` 方法用于更新检测器的参数。 整体来看，这个程序实现了一个基于 YOLO 的物体检测器，能够加载模型、处理图像、进行预测并返回检测结果，适用于需要实时物体检测的应用场景。 #### 11.3 ultralytics\data\__init__.py 以下是保留的核心代码部分，并附上详细的中文注释： ```python # 导入基础数据集类 from .base import BaseDataset # 导入构建数据加载器和YOLO数据集的函数 from .build import build_dataloader, build_yolo_dataset # 导入不同类型的数据集类 from .dataset import ClassificationDataset, SemanticDataset, YOLODataset # 定义模块的公开接口，包含可以被外部访问的类和函数 __all__ = ( 'BaseDataset', # 基础数据集类 'ClassificationDataset', # 分类数据集类 'SemanticDataset', # 语义分割数据集类 'YOLODataset', # YOLO特定的数据集类 'build_yolo_dataset', # 构建YOLO数据集的函数 'build_dataloader', # 构建数据加载器的函数 'load_inference_source' # 加载推理源的函数 ) ``` ### 注释说明： 1. **导入模块**：代码中通过 `from ... import ...` 语句导入了其他模块中的类和函数，以便在当前模块中使用。 2. **公开接口**：`__all__` 列表定义了当前模块对外公开的接口，只有在这个列表中的类和函数可以被外部导入。这是一种封装机制，可以控制模块的可见性。 这个程序文件是Ultralytics YOLO项目中的一个初始化文件，通常用于定义模块的公共接口。在这个文件中，首先通过注释说明了该项目的名称“Ultralytics YOLO”以及其使用的许可证类型（AGPL-3.0）。接下来，文件从当前包中导入了一些基础组件，包括`BaseDataset`类、构建数据加载器和YOLO数据集的函数，以及用于加载推理源的函数。 具体来说，`BaseDataset`是一个基础数据集类，可能用于其他数据集类的继承。`build_dataloader`函数用于构建数据加载器，`build_yolo_dataset`函数则用于构建YOLO格式的数据集，而`load_inference_source`函数可能用于加载推理所需的数据源。 此外，文件还导入了三个具体的数据集类：`ClassificationDataset`、`SemanticDataset`和`YOLODataset`，分别用于分类、语义分割和YOLO目标检测任务。这些类和函数通过`__all__`列表公开，意味着它们可以被其他模块导入使用，从而形成了该模块的公共API。 总的来说，这个文件的主要作用是组织和导出与数据集相关的类和函数，以便于在其他部分的代码中进行调用和使用。 #### 11.4 ultralytics\nn\extra_modules\block.py 以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation """自动填充以保持输出形状与输入相同。""" if d > 1: k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # 实际的卷积核大小 if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动填充 return p class Conv(nn.Module): """自定义卷积层，包含卷积、批归一化和激活函数。""" def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=None, groups=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, autopad(kernel_size, padding), groups=groups, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.act = nn.ReLU() if act is True else act # 如果需要激活函数，则使用ReLU def forward(self, x): """前向传播函数。""" return self.act(self.bn(self.conv(x))) # 先卷积，再批归一化，最后激活 class Bottleneck(nn.Module): """标准的瓶颈块，包含两个卷积层。""" def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5): super().__init__() c_ = int(c2 * e) # 隐藏通道数 self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1) # 第一个卷积层 self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g) # 第二个卷积层 self.add = shortcut and c1 == c2 # 是否使用shortcut连接 def forward(self, x): """前向传播函数。""" return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) # 如果使用shortcut，则加上输入x class DyHeadBlock(nn.Module): """动态头块，包含多种注意力机制。""" def __init__(self, in_channels, norm_type='GN', zero_init_offset=True): super().__init__() self.zero_init_offset = zero_init_offset self.spatial_conv_offset = nn.Conv2d(in_channels, 3 * 3 * 3, 3, padding=1) # 用于计算偏移量和掩码 self.spatial_conv_high = Conv(in_channels, in_channels) self.spatial_conv_mid = Conv(in_channels, in_channels) self.spatial_conv_low = Conv(in_channels, in_channels, stride=2) self.scale_attn_module = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(in_channels, 1, 1), nn.ReLU(inplace=True)) def forward(self, x): """前向传播函数。""" outs = [] for level in range(len(x)): offset_and_mask = self.spatial_conv_offset(x[level]) # 计算偏移量和掩码 offset = offset_and_mask[:, :6, :, :] # 偏移量 mask = offset_and_mask[:, 6:, :, :].sigmoid() # 掩码 mid_feat = self.spatial_conv_mid(x[level]) # 中间特征 sum_feat = mid_feat * self.scale_attn_module(mid_feat) # 加权特征 outs.append(sum_feat) # 将特征添加到输出列表 return outs # 返回所有层的输出 # 以上是核心部分的代码和注释，其他模块和类可以根据需要进行相似的处理。 ``` 以上代码保留了最核心的部分，主要包括卷积层、瓶颈块和动态头块的实现，并附上了详细的中文注释，帮助理解每个部分的功能和作用。 这个程序文件 `ultralytics\nn\extra_modules\block.py` 主要实现了一系列用于深度学习模型的模块，特别是针对卷积神经网络（CNN）的各种结构和功能模块。以下是对文件中主要内容的说明： 首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch、NumPy 和一些自定义模块。然后，定义了一些工具函数，例如 `autopad` 用于自动计算卷积的填充，使得输出的特征图尺寸与输入一致。 接下来，文件中定义了多个类，主要分为以下几类： 1. **激活函数类**：如 `swish`、`h_swish` 和 `h_sigmoid`，这些类实现了不同的激活函数，用于在神经网络中引入非线性。 2. **卷积类**：如 `DyDCNv2` 和 `DyHeadBlock`，这些类实现了不同类型的卷积操作，包括可调变形卷积（Deformable Convolution）和动态头部模块（Dynamic Head），用于提高模型的特征提取能力。 3. **注意力机制类**：如 `DyReLU` 和 `GSConv`，这些类实现了注意力机制，能够根据输入特征的不同动态调整权重，从而增强模型对重要特征的关注。 4. **块结构类**：如 `Bottleneck`、`C3` 和 `C2f`，这些类实现了基本的网络块结构，通常用于构建更复杂的网络。`Bottleneck` 类实现了一个基本的瓶颈结构，而 `C3` 和 `C2f` 则实现了不同的层次结构，适用于特定的网络架构。 5. **融合模块类**：如 `Fusion` 和 `BiFusion`，这些类实现了特征融合的操作，将来自不同层或不同通道的特征进行合并，以提高模型的表现。 6. **特定结构类**：如 `ContextGuidedBlock` 和 `MSBlock`，这些类实现了特定的网络结构，旨在通过引入上下文信息或多尺度特征来增强模型的性能。 7. **动态卷积类**：如 `DCNv2` 和 `DCNv3`，这些类实现了动态卷积操作，能够根据输入特征动态调整卷积核的形状和位置，从而提高特征提取的灵活性。 文件中还定义了一些其他的模块，如 `PyramidPoolAgg`、`AdvPoolFusion` 和 `GOLDYOLO_Attention`，这些模块提供了额外的功能，进一步增强了模型的能力。 总体而言，这个文件包含了多种用于构建深度学习模型的基础模块和结构，提供了灵活的组件以便于构建复杂的神经网络架构，特别是在目标检测和图像分割等任务中具有广泛的应用。 #### 11.5 demo_test_image.py 以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释： ```python import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image from hashlib import md5 from model import Web_Detector from chinese_name_list import Label_list def generate_color_based_on_name(name): # 使用哈希函数生成稳定的颜色 hash_object = md5(name.encode()) # 对名字进行MD5哈希 hex_color = hash_object.hexdigest()[:6] # 取前6位16进制数作为颜色值 r, g, b = int(hex_color[0:2], 16), int(hex_color[2:4], 16), int(hex_color[4:6], 16) # 转换为RGB return (b, g, r) # OpenCV 使用BGR格式 def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)): # 在图像上绘制中文文本 image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 转换为PIL格式 draw = ImageDraw.Draw(image_pil) # 创建绘图对象 font = ImageFont.truetype("simsun.ttc", font_size, encoding="unic") # 加载中文字体 draw.text(position, text, font=font, fill=color) # 绘制文本 return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换回OpenCV格式 def draw_detections(image, info): # 绘制检测结果，包括边框、类别名称等 name, bbox = info['class_name'], info['bbox'] # 获取类别名称和边框 x1, y1, x2, y2 = bbox # 解包边框坐标 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=3) # 绘制边框 image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - 10), font_size=20) # 绘制类别名称 return image def process_frame(model, image): # 处理每一帧图像，进行目标检测 pre_img = model.preprocess(image) # 预处理图像 pred = model.predict(pre_img) # 进行预测 det = pred[0] # 获取检测结果 if det is not None and len(det): for info in det: # 遍历每个检测到的对象 image = draw_detections(image, info) # 绘制检测结果 return image if __name__ == "__main__": model = Web_Detector() # 创建模型实例 model.load_model("./weights/yolov8s-seg.pt") # 加载模型权重 # 图片处理 image_path = './icon/OIP.jpg' # 指定图片路径 image = cv2.imread(image_path) # 读取图片 if image is not None: processed_image = process_frame(model, image) # 处理图像 cv2.imshow('Processed Image', processed_image) # 显示处理后的图像 cv2.waitKey(0) # 等待按键 cv2.destroyAllWindows() # 关闭窗口 else: print('Image not found.') # 图片未找到的提示 ``` ### 代码说明： 1. **生成颜色**：通过对名称进行MD5哈希生成稳定的颜色，确保同一名称每次生成的颜色一致。 2. **绘制中文文本**：使用PIL库在图像上绘制中文文本，确保中文字符正确显示。 3. **绘制检测结果**：在图像上绘制检测到的对象的边框和类别名称。 4. **处理每一帧**：将输入图像传入模型进行处理，获取检测结果并绘制到图像上。 5. **主程序**：加载模型并读取指定路径的图像，处理后显示结果。 这个程序文件 `demo_test_image.py` 主要用于处理图像，利用深度学习模型进行目标检测和分割，并在图像上绘制检测结果，包括目标的边界框、类别名称、面积、周长、圆度和颜色等信息。 程序首先导入了必要的库，包括 `random`、`cv2`（OpenCV）、`numpy`、`PIL`（用于处理图像和绘制文本）、`hashlib`（用于生成哈希值）、以及自定义的 `Web_Detector` 模型和 `Label_list` 类别名称列表。 接下来，定义了几个辅助函数。`generate_color_based_on_name` 函数通过对类别名称进行哈希处理，生成一个稳定的颜色值，以便在绘制时使用。`calculate_polygon_area` 函数用于计算多边形的面积，主要用于计算分割掩码的面积。`draw_with_chinese` 函数使用 PIL 库在图像上绘制中文文本，支持指定字体大小和颜色。`adjust_parameter` 函数根据图像的大小调整绘制参数，以确保在不同尺寸的图像上绘制效果一致。 `draw_detections` 函数是核心绘制函数，根据检测到的信息（如类别名称、边界框、置信度、类别 ID 和掩码）在图像上绘制相应的内容。如果没有掩码，则绘制边界框和类别名称；如果有掩码，则绘制分割区域，并计算和显示该区域的面积、周长、圆度和颜色值。该函数还处理了可能出现的异常，以确保程序的稳定性。 `process_frame` 函数负责对输入图像进行预处理、预测和后处理。它调用模型的相关方法，获取检测结果，并对每个检测到的对象调用 `draw_detections` 函数进行绘制。 在主程序部分，首先加载类别名称列表和目标检测模型，并加载预训练的权重文件。然后读取指定路径的图像，如果图像成功加载，则调用 `process_frame` 函数处理图像，并使用 OpenCV 显示处理后的图像。如果图像未找到，则输出相应的提示信息。 总体来说，这个程序实现了一个完整的目标检测和分割流程，能够在图像上直观地展示检测结果，并提供了丰富的视觉信息。 ### 12.系统整体结构（节选） ### 程序整体功能和构架概括 该程序是一个基于Ultralytics YOLO框架的目标检测与分割系统，旨在实现高效的图像处理和物体识别。程序的整体架构分为多个模块，各自负责不同的功能，以便于代码的维护和扩展。主要功能包括数据集的构建与处理、模型的定义与训练、目标检测的验证、以及图像的可视化展示。 - **数据处理模块**：负责加载和处理数据集，提供数据增强和转换功能。 - **模型定义模块**：实现了各种深度学习模型的结构，包括卷积层、激活函数和注意力机制等。 - **验证模块**：用于评估模型的性能，计算各种指标，并支持后处理操作。 - **可视化模块**：处理输入图像，执行目标检测，并在图像上绘制检测结果。 ### 文件功能整理表 | 文件路径 | 功能描述 | |--------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------| | `ultralytics/models/rtdetr/val.py` | 实现RT-DETR模型的验证功能，包括数据集的构建、后处理和评估指标的更新。 | | `model.py` | 定义YOLO目标检测模型，包括模型加载、图像预处理、预测和后处理功能。 | | `ultralytics/data/__init__.py` | 初始化数据处理模块，导入基础数据集类和构建数据加载器的函数，定义公共API。 | | `ultralytics/nn/extra_modules/block.py` | 实现各种深度学习模块，如激活函数、卷积层、注意力机制和特定网络结构，提供构建神经网络的基础组件。 | | `demo_test_image.py` | 处理输入图像，利用模型进行目标检测和分割，并在图像上绘制检测结果，包括边界框和类别信息。 | 这个表格总结了每个文件的主要功能，便于理解程序的整体结构和各个模块之间的关系。 ### 13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码 在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。 ### 核心代码解读 以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释： ```python import random import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image from hashlib import md5 from model import Web_Detector from chinese_name_list import Label_list # 根据名称生成颜色 def generate_color_based_on_name(name): ...... # 计算多边形面积 def calculate_polygon_area(points): return cv2.contourArea(points.astype(np.float32)) ... # 绘制中文标签 def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)): image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw = ImageDraw.Draw(image_pil) font = ImageFont.truetype("simsun.ttc", font_size, encoding="unic") draw.text(position, text, font=font, fill=color) return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 动态调整参数 def adjust_parameter(image_size, base_size=1000): max_size = max(image_size) return max_size / base_size # 绘制检测结果 def draw_detections(image, info, alpha=0.2): name, bbox, conf, cls_id, mask = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'], info['mask'] adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2]) spacing = int(20 * adjust_param) if mask is None: x1, y1, x2, y2 = bbox aim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param)) image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param)) y_offset = int(50 * adjust_param) # 类别名称上方绘制，其下方留出空间 else: mask_points = np.concatenate(mask) aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points) mask_color = generate_color_based_on_name(name) try: overlay = image.copy() cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color) image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0) cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param)) # 计算面积、周长、圆度 area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32)) perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True) ...... # 计算色彩 mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8) cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1) color_points = cv2.findNonZero(mask) ...... # 绘制类别名称 x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int) image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param)) y_offset = int(50 * adjust_param) # 绘制面积、周长、圆度和色彩值 metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)] for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics): ...... return image, aim_frame_area # 处理每帧图像 def process_frame(model, image): pre_img = model.preprocess(image) pred = model.predict(pre_img) det = pred[0] if det is not None and len(det) if det: det_info = model.postprocess(pred) for info in det_info: image, _ = draw_detections(image, info) return image if __name__ == "__main__": cls_name = Label_list model = Web_Detector() model.load_model("./weights/yolov8s-seg.pt") # 摄像头实时处理 cap = cv2.VideoCapture(0) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break ...... # 图片处理 image_path = './icon/OIP.jpg' image = cv2.imread(image_path) if image is not None: processed_image = process_frame(model, image) ...... # 视频处理 video_path = '' # 输入视频的路径 cap = cv2.VideoCapture(video_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() ...... ``` ### 14.完整训练+Web前端界面+50+种创新点源码、数据集获取 ![19.png](19.png) # [下载链接：https://mbd.pub/o/bread/Z5yWlpZt](https://mbd.pub/o/bread/Z5yWlpZt)