yolo检测结果绘制在图像上

2024-10-03

一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

OpenCV之响应鼠标（四）：在图像上绘制出矩形并标出起点的坐标

涉及到两方面的内容:1. 用鼠标画出矩形.2.在图像上绘制出点的坐标用鼠标绘制矩形,涉及到鼠标的操作,opencv中有鼠标事件的介绍.需要用到两个函数:回调函数CvMouseCallback和注册回调函数cvSetMouseCallback. 当回调函数被调用时,opencv会传入合适的值,当鼠标有动作时,有所反应,比如画线,描点. void CvMouseCallback(int event,int x,int y,int flags,void * param); event 为鼠标事件类型

-_-#【Canvas】导出在<canvas>元素上绘制的图像

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <canvas id="drawing" width="200" height="200">A drawing of something</canv

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMaxLoc(找出矩阵最大值和最小值的位置(x,y)) 3.cv2.rectangle(在图像上画矩形)

1. cv2.matchTemplate(src, template, method) # 用于进行模板匹配参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret) # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位

在DirectShow的视频图像上叠加线条和文字

在DirectShow的视频图像上叠加线条和文字最近一直在从事工业测量方面的开发工作,难免会用到各种各样的相机,其中支持DX的USB相机开发起来比较方便,由于工作需要经常要在视频图像上叠加线条和文字,图1便是我最近一段时间写的一套工业检测系统,图像是从USB相机中实时获取的.看到网上有些帖子也在讨论这个问题,现在给出我的一个非常简单的思路并附上源代码(vc++6.0编译通过,需要连接USB相机,可用普通摄像头来代替.地址:http://xiaolang86.download.csdn.net/

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-轮廓检测 1.cv2.cvtColor(图像颜色转换) 2.cv2.findContours(找出图像的轮廓) 3.cv2.drawContours(画出图像轮廓) 4.cv2.contourArea(轮廓面积) 5.cv2.arcLength(轮廓周长) 6.cv2.aprroxPloyDP(获得轮廓近似) 7.cv2.boudingrect(外接圆)..

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method) # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

c# PictureBox 的图像上使用鼠标画矩形框

C# 中在图像上画框,通过鼠标来实现主要有四个消息响应函数MouseDown, MouseMove, MouseUp, Paint重绘函数实现.当鼠标键按下时开始画框,鼠标键抬起时画框结束. Point start; //画框的起始点 Point end,//画框的结束点bool blnDraw;//判断是否绘制Rectangel rect; 鼠标按下响应 private void PictureBox1_MouseDown(object sender, MouseEventArgs e) {

Matlab绘图基础——利用axes（坐标系图形对象）绘制重叠图像及一图多轴（一幅图绘制多个坐标轴）

描述 axes在当前窗口中创建一个包含默认属性坐标系 axes('PropertyName',propertyvalue,...)创建坐标系时,同时指定它的一些属性,没有指定的使用DefaultAxes**,当然可以在以后使用set/get函数进行设置/读取,坐标系axes所有属性参见附录 axes(h)将坐标系h置为当前坐标系,同时将figure中的CurrentAxes属性设置为h,并且将h排列到children属性中第一个axes位置.默认情况,所有图形函数都是在当前坐标系上绘图 h =

[图像]用Matlab在图像上画矩形框

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自祥的博客原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

iOS：quartz2D绘图（显示绘制在PDF上的图片）

quart2D既可以用来绘制图像到pdf上,也可以从pdf上读取图像并显示出来.在使用这种方式之前,还有一种方式可以用来读取显示pdf上的图像,即使用UIWebView网页视图控件- (void)loadRequest:(NSURLRequest *)request方法加载绘制到视图上显示,这里我将会将这两种方式都演示一遍. 具体的实例如下: 方式一:采用网页视图控件UIWebView的方式显示在pdf上的绘图 1.在故事板视图中拖入两个子控件,分别是网页视图控件webView和显示按钮 2

在YUV图像上根据背景色实现OSD反色

所谓的OSD其实就是在视频图像上叠加一些字符信息,比如时间,地点,通道号等, 在图像上叠加OSD通常有两种方式: 一种是在前端嵌入式设备上,在图像数据上叠加OSD, 这样客户端这边只需解码显示数据即可.另一种是PC客户端在接收到前端设备图像,解码之后,进行叠加.这两种都是比较常见的方式. OSD具有字符型(Font-Based)和位图型(Bit-Map)两种类型. 字符型OSD:为了节约显示缓存,早期及低成本的解决方案中使用字符型OSD发生器,其原理是将OSD中显示内容按照特定的格式(12×18

matplotlib绘制矢量图像(svg),pdf and ps文件

机器学习的过程中处理数据,会遇到数据可视化的问题．大部分都是利用python的matplotlib库进行数据的可视化处理． plt.show() 默认都是输出.png文件,图片只要稍微放大一点,就糊的不行．下面给出一段正常进行数据处理可视化输出图片的代码 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt with open('sourcedata2.csv')as f: df=pd.read_csv(f,header=0) X=df[df

用python, PIL在图像上添加文字（可以控制，调节为水印等）

最近想在图像上,添加想要的文字,首先想到的是matplotlib,但是这个更加倾向于画图(柱状图,折线图之类) opencv这个库肯定也行,但是为了和我现有程序连接在一起,我选择了PIL 其中字体的设置,具体看自己系统里面有哪个字体,不过可以自己设置一个外置字体,随程序放在一起,在代码中指定路径即可,这里是SimHei.ttf下载路径,提取码:g24h 具体代码如下: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def image_add_text(i

在echarts里在geojson绘制的地图上展示散点图（气泡）、线集。

先来要实现的效果图: 下方图1是官网的案例:http://www.echartsjs.com/gallery/editor.html?c=scatter-map 下图2是展示气泡类型为pin的效果: 绘制散点图(气泡)是echarts的一种serise: 所以要实现在geojson绘制的地图上展示散点图就不能在serise里设置geojson的地图在serise的type为map里: 如果将注册的地图放在这里啦,那么在serise里设置的scatter无法正常的显示,所以要将注册的geojson

LindDotNetCore~docker里图像上生成中文乱码问题

回到目录因为docker上的大部分镜像都是基于linux系统的,所以在向图像中写中文时需要考虑中文字体问题,例如在microsoft/aspnetcore2.0这个镜像,它是基于debian系统的,它上面只有一个英文字体,所以在输出中文时会出现乱码,这是正常的,我们的解决方案也需要按着以下步骤即可! 问题表现 linux系统上 docker容器上 dotnetcore System.Drawing输出文字上解决思路 dockerfile里动态安装中文字体,激活字体 dotnetcore里使用

canvas 使用 isPointInPath() 判断鼠标位置是否在绘制的元素上

canvas 里绘制的图形不是一个实体 DOM,所以要给每个绘制的图形添加事件操作比给 DOM 添加事件要复杂很多. 所以,我们需要使用一个 canvas 的 isPointInPath(x, y) 方法,来获取鼠标相对于浏览器的坐标,然后还需要计算出鼠标相对于 canvas 画布的坐标,最后通过 isPointInPath(x, y) 方法判断此坐标是否在绘制的元素上,进行相应的操作. isPointInPath() 方法是针对的当前绘制的路径,而鼠标在执行操作的时候,我们会根据需要监听鼠标的

Delphi实例之绘制正弦函数图像

Delphi实例之绘制正弦函数图像 unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, ExtCtrls; type TForm1 = class(TForm) Image1: TImage; Button1: TButton; Label1: TLabel; Label2: TLabel; Label3:

OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像

OpenCV 鼠标手动绘制掩码图像完整的代码: #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> using namespace std; usi

图像上划矩形（cv.line（）函数）

在图像上划矩形 import numpy as npimport cv2 as cvimg=np.zeros((400,400),np.uint8)cv.line(img,(100,100),(350,100),255,2) # (100,100)为起始点 (350,100)为终点颜色为255,宽度为2的直线cv.line(img,(100,100),(100,350),255,2)cv.line(img,(350,100),(350,350),255,2)cv.line(img,(100,3

百度地图公交线路查询，并绘制到地图上并获取所有路径经纬度点(可供echarts 路径图使用)

github地址 https://github.com/a1115040996/MyHTML/tree/gh-pages/BDMap 源代码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.o

opencv_将图像上的4个点按逆时针排序

1:代码如下: #include "stdafx.h" #include "cxcore.h" #include "cvcam.h" #include "windows.h" #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "iostream" using namespace std; CvMat* RankPoint(Cv

yolo检测结果绘制在图像上

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