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深圳企业建站公司,广州网站建设clov5r,网站建设合作协议模板,自己做的网站怎么发布win7一、背景意义 随着人工智能技术的迅猛发展#xff0c;计算机视觉领域的研究日益受到关注#xff0c;尤其是人脸检测技术在安全监控、智能家居、社交媒体等多个应用场景中发挥着越来越重要的作用。人脸检测作为计算机视觉中的一个关键任务#xff0c;旨在从图像或视频中自动…一、背景意义随着人工智能技术的迅猛发展计算机视觉领域的研究日益受到关注尤其是人脸检测技术在安全监控、智能家居、社交媒体等多个应用场景中发挥着越来越重要的作用。人脸检测作为计算机视觉中的一个关键任务旨在从图像或视频中自动识别和定位人脸。近年来深度学习方法的引入极大地推动了人脸检测技术的进步尤其是基于卷积神经网络CNN的目标检测算法如YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效性和实时性而备受青睐。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本具有更高的检测精度和更快的推理速度能够在复杂场景中有效识别目标。然而尽管YOLOv8在多个数据集上表现出色但在特定应用场景下尤其是面对多样化的人脸姿态、表情变化和光照条件时仍然存在一定的局限性。因此针对YOLOv8进行改进以提升其在人脸检测任务中的性能具有重要的理论价值和实际意义。本研究所采用的数据集包含5007张人脸图像专注于单一类别——人脸。这一数据集的规模和多样性为模型的训练和评估提供了良好的基础。通过对该数据集的深入分析可以识别出人脸检测中的潜在挑战如不同年龄、性别、种族的人脸特征差异以及在不同环境下如光照、遮挡等的人脸识别难度。这些因素都可能影响YOLOv8的检测效果因此在模型改进过程中需充分考虑这些变量以提高模型的鲁棒性和适应性。在技术层面本研究将结合YOLOv8的最新架构探索改进策略包括但不限于网络结构的优化、数据增强技术的应用以及后处理算法的改进。通过引入新的损失函数和训练策略旨在提升模型对人脸特征的敏感性从而提高检测精度。此外研究还将考虑如何在保证实时性的前提下进一步降低模型的计算复杂度以适应边缘计算和移动设备的应用需求。从应用角度来看改进后的YOLOv8人脸检测系统将为各类智能应用提供强有力的技术支持。在安全监控领域系统能够实时识别潜在威胁提升公共安全在社交媒体平台能够实现更精准的用户画像和内容推荐在智能家居中能够实现个性化的用户交互体验。这些应用不仅能够提升用户体验还将推动相关产业的发展具有广泛的市场前景。综上所述基于改进YOLOv8的人脸检测系统的研究不仅在理论上丰富了计算机视觉和深度学习的研究内容也在实践中为人脸检测技术的应用提供了新的思路和解决方案。通过对人脸检测技术的深入探讨和改进期望能够为未来的智能化社会贡献一份力量。二、图片效果三、数据集信息在现代计算机视觉领域人脸检测作为一个重要的研究方向受到了广泛的关注。为了提升人脸检测系统的性能尤其是在复杂环境下的准确性和鲁棒性构建高质量的数据集显得尤为重要。本数据集名为“face-detection”专门用于训练和改进YOLOv8模型旨在为研究人员和开发者提供一个丰富的资源以推动人脸检测技术的发展。该数据集包含5007张图像所有图像均为高质量的面部图像确保了在训练过程中模型能够学习到丰富的特征。这些图像涵盖了多种场景和光照条件确保了模型在不同环境下的适应性和准确性。尽管数据集中仅包含一个类别即“Face”但通过多样化的图像内容模型能够更好地理解和识别面部特征。这种专注于单一类别的设计能够使得模型在该领域的检测精度达到更高的水平。在数据集的构建过程中图像的选择和标注都经过严格的筛选和审核确保每一张图像都符合人脸检测的标准。所有图像均遵循CC BY 4.0许可证这意味着用户可以自由使用、修改和分发数据集只需适当引用原作者即可。这种开放的许可方式不仅促进了学术交流也为开发者提供了灵活的使用空间鼓励他们在此基础上进行创新和改进。数据集的使用不仅限于YOLOv8模型的训练还可以为其他人脸检测算法的开发提供基础。通过对该数据集的深入分析研究人员可以探索不同的特征提取方法和检测策略从而推动人脸检测技术的进一步发展。此外数据集的多样性和丰富性使得它成为评估新算法性能的理想选择能够帮助研究人员更好地理解模型在实际应用中的表现。在未来的研究中随着人脸检测技术的不断进步数据集的更新和扩展也将成为一个重要的方向。我们鼓励用户在使用数据集的过程中积极反馈和分享他们的研究成果和经验以便于不断完善和丰富该数据集。通过集体的努力我们相信可以进一步推动人脸检测技术的进步为智能监控、身份验证、社交媒体等领域的应用提供更为强大的支持。总之本数据集为人脸检测研究提供了一个坚实的基础涵盖了丰富的图像资源和高质量的标注信息。希望通过本数据集的使用能够激发更多的研究灵感推动人脸检测技术的创新与发展。四、核心代码python import sys import subprocess def run_script(script_path): 使用当前 Python 环境运行指定的脚本。 Args: script_path (str): 要运行的脚本路径 Returns: None # 获取当前 Python 解释器的路径 python_path sys.executable # 构建运行命令使用 streamlit 运行指定的脚本 command f{python_path} -m streamlit run {script_path} # 执行命令并等待其完成 result subprocess.run(command, shellTrue) # 检查命令执行的返回码如果不为0表示执行出错 if result.returncode ! 0: print(脚本运行出错。) # 实例化并运行应用 if __name__ __main__: # 指定要运行的脚本路径 script_path web.py # 假设脚本在当前目录下 # 调用函数运行脚本 run_script(script_path)代码核心部分说明导入模块sys用于获取当前 Python 解释器的路径。subprocess用于执行外部命令。run_script函数功能接受一个脚本路径作为参数并使用当前 Python 环境运行该脚本。过程获取当前 Python 解释器的路径。构建运行命令使用streamlit运行指定的脚本。使用subprocess.run执行命令并等待其完成。检查命令的返回码若不为0则输出错误信息。主程序部分当脚本作为主程序运行时指定要运行的脚本路径此处假设为web.py。调用run_script函数来执行该脚本。这个程序文件名为ui.py其主要功能是通过当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本具体是使用 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。首先文件导入了几个必要的模块包括sys、os和subprocess。其中sys模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数os模块提供了与操作系统交互的功能而subprocess模块则用于生成新的进程、连接到它们的输入/输出/错误管道并获取它们的返回码。接下来程序定义了一个名为run_script的函数该函数接受一个参数script_path表示要运行的脚本的路径。在函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径这通过sys.executable实现。然后构建一个命令字符串该命令使用当前的 Python 解释器和 Streamlit 模块来运行指定的脚本。命令的格式为{python_path} -m streamlit run {script_path}其中{python_path}和{script_path}会被实际的路径替换。随后使用subprocess.run方法执行构建好的命令。该方法的shellTrue参数允许在 shell 中执行命令。执行完命令后程序检查返回码如果返回码不为 0表示脚本运行出错则打印出错信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:来确保当该文件作为主程序运行时才会执行以下代码。这里指定了要运行的脚本路径为web.py并调用run_script函数来启动这个脚本。总的来说这个文件的作用是提供一个简单的接口来运行一个 Streamlit 应用方便用户通过命令行启动 Web 应用。python import numpy as np import torch from ultralytics.utils import LOGGER, colorstr from ultralytics.utils.torch_utils import profile def autobatch(model, imgsz640, fraction0.60, batch_size16): 自动估计最佳的YOLO批处理大小以使用可用CUDA内存的一部分。 参数: model (torch.nn.Module): 要计算批处理大小的YOLO模型。 imgsz (int, optional): 用作YOLO模型输入的图像大小。默认为640。 fraction (float, optional): 要使用的可用CUDA内存的比例。默认为0.60。 batch_size (int, optional): 如果检测到错误时使用的默认批处理大小。默认为16。 返回: (int): 最优批处理大小。 # 检查设备 prefix colorstr(AutoBatch: ) LOGGER.info(f{prefix}计算图像大小为 {imgsz} 的最优批处理大小) device next(model.parameters()).device # 获取模型所在设备 if device.type cpu: LOGGER.info(f{prefix}未检测到CUDA使用默认CPU批处理大小 {batch_size}) return batch_size if torch.backends.cudnn.benchmark: LOGGER.info(f{prefix} ⚠️ 需要 torch.backends.cudnn.benchmarkFalse使用默认批处理大小 {batch_size}) return batch_size # 检查CUDA内存 gb 1 30 # 字节转换为GiB (1024 ** 3) properties torch.cuda.get_device_properties(device) # 获取设备属性 t properties.total_memory / gb # GiB总内存 r torch.cuda.memory_reserved(device) / gb # GiB已保留内存 a torch.cuda.memory_allocated(device) / gb # GiB已分配内存 f t - (r a) # GiB可用内存 LOGGER.info(f{prefix}{device} ({properties.name}) {t:.2f}G 总内存, {r:.2f}G 已保留, {a:.2f}G 已分配, {f:.2f}G 可用) # 评估批处理大小 batch_sizes [1, 2, 4, 8, 16] # 测试的批处理大小 try: img [torch.empty(b, 3, imgsz, imgsz) for b in batch_sizes] # 创建空图像张量 results profile(img, model, n3, devicedevice) # 评估不同批处理大小的性能 # 拟合解决方案 y [x[2] for x in results if x] # 提取内存使用情况 p np.polyfit(batch_sizes[: len(y)], y, deg1) # 一次多项式拟合 b int((f * fraction - p[1]) / p[0]) # 计算最优批处理大小 if None in results: # 如果某些大小失败 i results.index(None) # 找到第一个失败的索引 if b batch_sizes[i]: # 如果最优批处理大小超过失败点 b batch_sizes[max(i - 1, 0)] # 选择安全的前一个点 if b 1 or b 1024: # 如果批处理大小超出安全范围 b batch_size LOGGER.info(f{prefix}警告 ⚠️ 检测到CUDA异常使用默认批处理大小 {batch_size}.) fraction (np.polyval(p, b) r a) / t # 预测的实际内存使用比例 LOGGER.info(f{prefix}使用批处理大小 {b}在 {device} 上 {t * fraction:.2f}G/{t:.2f}G ({fraction * 100:.0f}%) ✅) return b except Exception as e: LOGGER.warning(f{prefix}警告 ⚠️ 检测到错误: {e}, 使用默认批处理大小 {batch_size}.) return batch_size代码说明导入必要的库导入了numpy和torch以及一些来自ultralytics的工具函数和日志记录器。autobatch函数该函数的主要功能是自动估计最佳的批处理大小以便在训练YOLO模型时有效利用CUDA内存。设备检查首先检查模型所在的设备类型如果是CPU则返回默认的批处理大小。如果CUDA未启用或不适合则也返回默认大小。CUDA内存检查获取设备的总内存、已保留内存和已分配内存并计算可用内存。批处理大小评估通过创建不同批处理大小的空张量并使用profile函数评估它们的性能拟合出一个线性模型来预测最佳批处理大小。异常处理在出现错误时记录警告并返回默认的批处理大小。这个程序文件ultralytics/utils/autobatch.py的主要功能是自动估算在使用 PyTorch 进行 YOLO 模型训练时最佳的批处理大小batch size以便有效利用可用的 CUDA 内存。文件中首先导入了一些必要的库包括deepcopy、numpy和torch以及一些来自ultralytics.utils的工具和配置。接着定义了两个主要的函数check_train_batch_size和autobatch。check_train_batch_size函数的作用是检查给定 YOLO 模型的训练批处理大小。它接受三个参数模型、图像大小默认为 640和一个布尔值amp用于指示是否使用自动混合精度AMP。在函数内部使用torch.cuda.amp.autocast来启用自动混合精度然后调用autobatch函数来计算最佳的批处理大小并返回这个值。autobatch函数则是核心功能的实现。它接受多个参数包括模型、图像大小、使用的 CUDA 内存比例默认为 60%和默认的批处理大小默认为 16。函数首先检查模型所在的设备如果设备是 CPU则直接返回默认的批处理大小。如果使用了torch.backends.cudnn.benchmark则也会返回默认的批处理大小。接下来函数会检查 CUDA 内存的使用情况包括总内存、已保留内存和已分配内存并计算出可用的空闲内存。然后定义了一组可能的批处理大小1、2、4、8、16并为每个批处理大小创建一个空的张量以便进行性能分析。通过调用profile函数函数会对不同的批处理大小进行性能测试并收集内存使用情况。然后使用一阶多项式拟合线性回归来估算最佳的批处理大小。如果在测试过程中某些批处理大小失败函数会根据失败的情况调整返回的批处理大小确保返回的值在安全范围内1 到 1024 之间。最后函数会记录所使用的批处理大小以及实际的内存使用比例。如果在执行过程中出现异常函数会捕获并记录警告返回默认的批处理大小。总体来说这个文件的目的是为了帮助用户在训练 YOLO 模型时自动计算出一个合适的批处理大小以便更好地利用 GPU 的内存资源从而提高训练效率。以下是经过简化和注释的核心代码部分主要集中在FastSAMPrompt类的功能实现上。importosimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportImageimportcv2fromultralytics.utilsimportTQDMclassFastSAMPrompt: Fast Segment Anything Model 类用于图像标注和可视化。 属性: device (str): 计算设备cuda 或 cpu。 results: 目标检测或分割结果。 source: 源图像或图像路径。 clip: 用于线性分配的 CLIP 模型。 def__init__(self,source,results,devicecuda)-None:初始化 FastSAMPrompt设置源图像、结果和设备并导入 CLIP 模型。self.devicedevice self.resultsresults self.sourcesource# 导入并赋值 CLIP 模型try:importclip# 用于线性分配exceptImportError:fromultralytics.utils.checksimportcheck_requirements check_requirements(githttps://github.com/openai/CLIP.git)importclip self.clipclipstaticmethoddef_segment_image(image,bbox):根据提供的边界框坐标对图像进行分割。image_arraynp.array(image)segmented_image_arraynp.zeros_like(image_array)# 创建与原图同样大小的全黑图像x1,y1,x2,y2bbox segmented_image_array[y1:y2,x1:x2]image_array[y1:y2,x1:x2]# 在指定区域填充原图像素segmented_imageImage.fromarray(segmented_image_array)black_imageImage.new(RGB,image.size,(255,255,255))# 创建白色背景图像transparency_masknp.zeros((image_array.shape[0],image_array.shape[1]),dtypenp.uint8)# 创建透明度掩码transparency_mask[y1:y2,x1:x2]255# 在分割区域设置为255不透明transparency_mask_imageImage.fromarray(transparency_mask,modeL)black_image.paste(segmented_image,masktransparency_mask_image)# 将分割图像粘贴到白色背景上returnblack_imagestaticmethoddef_format_results(result,filter0):将检测结果格式化为包含 ID、分割、边界框、得分和面积的注释列表。annotations[]nlen(result.masks.data)ifresult.masksisnotNoneelse0foriinrange(n):maskresult.masks.data[i]1.0# 获取分割掩码iftorch.sum(mask)filter:# 根据过滤条件筛选掩码annotation{id:i,segmentation:mask.cpu().numpy(),bbox:result.boxes.data[i],score:result.boxes.conf[i],}annotation[area]annotation[segmentation].sum()# 计算面积annotations.append(annotation)returnannotationsdefplot(self,annotations,output): 在图像上绘制注释、边界框和点并保存输出。 参数: annotations (list): 要绘制的注释。 output (str): 保存绘图的输出目录。 pbarTQDM(annotations,totallen(annotations))# 创建进度条foranninpbar:result_nameos.path.basename(ann.path)imageann.orig_img[...,::-1]# BGR 转 RGBoriginal_h,original_wann.orig_shape plt.figure(figsize(original_w/100,original_h/100))# 设置图像大小plt.imshow(image)ifann.masksisnotNone:masksann.masks.datafori,maskinenumerate(masks):maskcv2.morphologyEx(mask.astype(np.uint8),cv2.MORPH_CLOSE,np.ones((3,3),np.uint8))# 闭运算masks[i]cv2.morphologyEx(mask.astype(np.uint8),cv2.MORPH_OPEN,np.ones((8,8),np.uint8))# 开运算self.fast_show_mask(masks,plt.gca())# 显示掩码# 保存图像save_pathos.path.join(output,result_name)plt.axis(off)plt.savefig(save_path,bbox_inchestight,pad_inches0,transparentTrue)plt.close()pbar.set_description(fSaving{result_name}to{save_path})torch.no_grad()defretrieve(self,model,preprocess,elements,search_text:str,device)-int:处理图像和文本计算相似度并返回 softmax 分数。preprocessed_images[preprocess(image).to(device)forimageinelements]tokenized_textself.clip.tokenize([search_text]).to(device)stacked_imagestorch.stack(preprocessed_images)image_featuresmodel.encode_image(stacked_images)text_featuresmodel.encode_text(tokenized_text)image_features/image_features.norm(dim-1,keepdimTrue)text_features/text_features.norm(dim-1,keepdimTrue)probs100.0*image_features text_features.T# 计算相似度returnprobs[:,0].softmax(dim0)# 返回 softmax 概率defeverything_prompt(self):返回处理后的结果。returnself.results代码注释说明类的定义FastSAMPrompt类用于处理图像分割和标注包含了初始化、图像分割、结果格式化、绘图和检索等功能。初始化方法在初始化时设置设备类型、源图像和结果并导入 CLIP 模型。图像分割_segment_image方法根据边界框对图像进行分割返回带有透明区域的图像。结果格式化_format_results方法将检测结果转换为包含多个信息的字典列表。绘图方法plot方法用于在图像上绘制分割结果并保存为文件。检索方法retrieve方法处理图像和文本计算它们之间的相似度并返回概率分布。结果返回everything_prompt方法用于返回处理后的结果。通过这些注释可以更好地理解代码的结构和功能。这个程序文件定义了一个名为FastSAMPrompt的类主要用于图像注释和可视化结合了快速分割模型Fast Segment Anything Model和 CLIP 模型。类的初始化方法接收源图像、检测结果和计算设备如 CUDA 或 CPU并尝试导入 CLIP 模型以进行线性分配。类中包含多个静态方法和实例方法。静态方法_segment_image用于根据给定的边界框坐标对图像进行分割生成透明的分割图像。_format_results方法将检测结果格式化为包含 ID、分割、边界框、置信度和面积的注释列表。_get_bbox_from_mask方法则通过对掩码应用形态学变换来获取边界框。plot方法用于在图像上绘制注释、边界框和点并将结果保存到指定的输出目录。它使用TQDM库来显示进度条处理每个注释并使用matplotlib绘制图像。方法中还可以选择是否使用随机颜色绘制掩码、是否应用形态学变换以提高掩码质量以及是否绘制轮廓。fast_show_mask方法快速显示掩码注释支持绘制边界框和点。retrieve方法处理图像和文本计算相似度并返回 softmax 分数。_crop_image方法根据提供的注释格式裁剪图像返回裁剪后的图像和相关数据。类中还定义了box_prompt、point_prompt和text_prompt方法分别用于根据边界框、点和文本提示调整掩码。everything_prompt方法则返回处理后的结果。整体来看这个类提供了一系列功能旨在通过快速分割模型和 CLIP 模型结合实现对图像的高效注释和可视化适用于计算机视觉任务中的目标检测和分割。python import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型库 from QtFusion.path import abs_path # 导入路径处理函数 # 确定使用的设备如果有可用的GPU则使用GPU否则使用CPU device 0 if torch.cuda.is_available() else cpu if __name__ __main__: # 确保该模块被直接运行时才执行以下代码 workers 1 # 设置数据加载的工作进程数 batch 2 # 设置每个批次的大小 data_name data # 数据集名称 # 获取数据集yaml文件的绝对路径 data_path abs_path(fdatasets/{data_name}/{data_name}.yaml, path_typecurrent) unix_style_path data_path.replace(os.sep, /) # 将路径转换为Unix风格 # 获取数据集目录路径 directory_path os.path.dirname(unix_style_path) # 读取YAML文件保持原有顺序 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果YAML文件中有path项则修改为当前目录路径 if path in data: data[path] directory_path # 将修改后的数据写回YAML文件 with open(data_path, w) as file: yaml.safe_dump(data, file, sort_keysFalse) # 加载预训练的YOLOv8模型 model YOLO(model./ultralytics/cfg/models/v8/yolov8s.yaml, taskdetect) # 开始训练模型 results2 model.train( datadata_path, # 指定训练数据的配置文件路径 devicedevice, # 指定使用的设备 workersworkers, # 指定使用的工作进程数 imgsz640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs100, # 指定训练的轮数为100 batchbatch, # 指定每个批次的大小 nametrain_v8_ data_name # 指定训练任务的名称 )代码注释说明导入库导入必要的库包括操作系统处理、PyTorch、YAML文件处理和YOLO模型。设备选择通过torch.cuda.is_available()判断是否有可用的GPU选择合适的设备进行训练。数据集路径处理根据数据集名称构建YAML文件的路径并将其转换为Unix风格的路径。读取和修改YAML文件读取数据集的配置文件修改其中的path项为当前目录路径并将修改后的内容写回文件。模型加载加载YOLOv8的预训练模型配置。模型训练调用model.train()方法开始训练传入必要的参数包括数据路径、设备、工作进程数、图像大小、训练轮数和批次大小等。这个程序文件train.py是一个用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先它导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。程序会检查是否有可用的 GPU如果有则使用 GPU 进行训练否则使用 CPU。在__main__块中程序设置了一些训练参数包括工作进程数和批次大小。接着定义了数据集的名称为 “data”并构建了该数据集 YAML 文件的绝对路径。使用abs_path函数将相对路径转换为绝对路径并将路径中的分隔符统一为 Unix 风格。程序随后获取数据集的目录路径并打开指定的 YAML 文件以读取数据。它使用yaml库加载 YAML 文件内容并检查其中是否包含path项。如果存在程序会将其更新为数据集的目录路径并将修改后的内容写回 YAML 文件以确保后续训练能够正确找到数据集。接下来程序加载预训练的 YOLOv8 模型指定模型配置文件的路径。然后它调用model.train()方法开始训练模型。在训练过程中程序指定了多个参数包括数据配置文件的路径、设备类型、工作进程数、输入图像的大小640x640、训练的 epoch 数100以及每个批次的大小2。最后训练任务的名称被设置为train_v8_加上数据集的名称。整个程序的流程是为了方便用户在指定的数据集上进行 YOLOv8 模型的训练并且通过 YAML 文件的处理确保数据路径的正确性。python import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image def draw_with_chinese(image, text, position, font_size20, color(255, 0, 0)): 在OpenCV图像上绘制中文文字 # 将图像从 OpenCV 格式BGR转换为 PIL 格式RGB image_pil Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) draw ImageDraw.Draw(image_pil) # 使用指定的字体 font ImageFont.truetype(simsun.ttc, font_size, encodingunic) draw.text(position, text, fontfont, fillcolor) # 将图像从 PIL 格式RGB转换回 OpenCV 格式BGR return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) def adjust_parameter(image_size, base_size1000): 计算自适应参数基于图片的最大尺寸 max_size max(image_size) return max_size / base_size def draw_detections(image, info, alpha0.2): 在图像上绘制检测结果包括边界框和标签 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]) # 获取自适应参数 if mask is None: # 当 mask 为 None计算 bbox 的矩形框面积 x1, y1, x2, y2 bbox aim_frame_area (x2 - x1) * (y2 - y1) # 绘制矩形框 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color(0, 0, 255), thicknessint(3*adjust_param)) # 绘制标签和面积 label_area f{name} {int(aim_frame_area)} image draw_with_chinese(image, label_area, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_sizeint(35*adjust_param)) else: # 当 mask 不为 None计算点集围成的多边形面积 mask_points np.concatenate(mask) # 假设 mask 是一个列表内含一个 numpy 数组 aim_frame_area calculate_polygon_area(mask_points) try: # 绘制mask的轮廓 cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thicknessint(3*adjust_param)) # 绘制标签和面积 label_area f{name} {int(aim_frame_area)} x, y np.min(mask_points, axis0).astype(int) image draw_with_chinese(image, label_area, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_sizeint(35*adjust_param)) except: pass return image, aim_frame_area def calculate_polygon_area(points): 计算多边形的面积输入应为一个 Nx2 的numpy数组表示多边形的顶点坐标 if len(points) 3: # 多边形至少需要3个顶点 return 0 return cv2.contourArea(points) class Detection_UI: 检测系统类。 def __init__(self): 初始化检测系统的参数。 # 初始化类别标签列表和为每个类别随机分配颜色 self.cls_name Label_list self.colors [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(self.cls_name))] # 初始化检测相关的配置参数 self.model_type None self.conf_threshold 0.15 # 默认置信度阈值 self.iou_threshold 0.5 # 默认IOU阈值 # 初始化相机和文件相关的变量 self.selected_camera None self.file_type None self.uploaded_file None self.uploaded_video None # 初始化检测结果相关的变量 self.detection_result None self.detection_location None self.detection_confidence None self.detection_time None # 初始化日志数据保存路径 self.saved_log_data abs_path(tempDir/log_table_data.csv, path_typecurrent) # 获取可用摄像头列表 self.available_cameras get_camera_names() # 加载模型实例 self.model Web_Detector() # 创建Detector模型实例 self.model.load_model(model_pathabs_path(weights/yolov8s.pt, path_typecurrent)) def process_camera_or_file(self): 处理摄像头或文件输入。 根据用户选择的输入源摄像头、图片文件或视频文件处理并显示检测结果。 # 如果选择了摄像头输入 if self.selected_camera ! 摄像头检测关闭: cap cv2.VideoCapture(self.selected_camera) # 使用 OpenCV 捕获摄像头画面 while cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if ret: image, detInfo, _ self.frame_process(frame, camera) # 处理每一帧 # 显示处理后的图像 cv2.imshow(Detection, image) if cv2.waitKey(1) 0xFF ord(q): break else: break cap.release() cv2.destroyAllWindows() def frame_process(self, image, file_name): 处理并预测单个图像帧的内容。 Args: image (numpy.ndarray): 输入的图像。 file_name (str): 处理的文件名。 Returns: tuple: 处理后的图像检测信息选择信息列表。 pre_img self.model.preprocess(image) # 对图像进行预处理 params {conf: self.conf_threshold, iou: self.iou_threshold} self.model.set_param(params) pred self.model.predict(pre_img) # 使用模型进行预测 detInfo [] if pred[0] is not None: det_info self.model.postprocess(pred) # 后处理预测结果 for info in det_info: image, aim_frame_area draw_detections(image, info) # 绘制检测结果 detInfo.append([info[class_name], info[bbox], aim_frame_area]) return image, detInfo, [] # 实例化并运行应用 if __name__ __main__: app Detection_UI() app.process_camera_or_file()代码核心部分解释绘制中文文字draw_with_chinese函数使用 PIL 库在 OpenCV 图像上绘制中文文本支持指定字体、大小和颜色。自适应参数调整adjust_parameter函数根据图像的最大尺寸计算自适应参数以便在绘制边界框时能够根据图像大小进行调整。绘制检测结果draw_detections函数根据检测信息在图像上绘制边界框和标签支持处理有无掩膜的情况。多边形面积计算calculate_polygon_area函数计算多边形的面积确保输入点数足够。检测系统类Detection_UI类负责初始化检测系统的参数处理摄像头或文件输入并在图像上绘制检测结果。通过这些核心部分系统能够实现实时检测并在图像上标注检测结果。这个程序文件web.py是一个基于 Streamlit 的图像和视频检测应用主要用于行人跌倒检测。程序中包含多个功能模块使用 OpenCV 进行图像处理并结合深度学习模型进行目标检测。以下是对代码的详细说明。首先程序导入了一系列必要的库包括用于随机数生成、临时文件处理、时间管理、图像处理OpenCV 和 PIL、Streamlit用于构建Web应用、路径处理、日志记录、模型加载、中文名称列表、CSS样式以及一些工具函数。接下来定义了一些辅助函数。draw_with_chinese函数用于在 OpenCV 图像上绘制中文文字adjust_parameter用于根据图像大小调整参数draw_detections用于在图像上绘制检测框和标签calculate_polygon_area用于计算多边形的面积format_time用于格式化时间save_chinese_image用于保存带有中文路径的图像文件。然后定义了一个Detection_UI类作为整个检测系统的核心。类的初始化方法中设置了一些基本参数包括类别标签、颜色、页面标题、模型类型、置信度阈值、IOU 阈值、摄像头选择、文件上传等。同时创建了日志表格和可用摄像头列表并加载深度学习模型的权重。setup_page和setup_sidebar方法用于设置页面和侧边栏的布局允许用户选择任务类型、模型设置、摄像头和文件类型等。process_camera_or_file方法是处理输入源的核心逻辑能够根据用户选择的摄像头或上传的文件进行检测。它使用 OpenCV 捕获摄像头画面或读取上传的视频/图像并调用frame_process方法进行处理最终将检测结果显示在界面上。frame_process方法负责对输入图像进行预处理、模型预测和后处理返回处理后的图像和检测信息。检测结果通过draw_detections函数绘制在图像上并记录到日志表格中。toggle_comboBox方法用于处理和显示指定帧的检测结果。frame_table_process方法用于更新检测结果的显示。最后setupMainWindow方法是应用的主运行逻辑设置了显示模式、进度条、结果表格和按钮等界面元素并处理用户的操作如开始检测、导出结果等。整个程序通过实例化Detection_UI类并调用setupMainWindow方法来启动应用。用户可以通过网页界面上传图像或视频选择摄像头进行实时检测并查看检测结果和日志记录。以下是经过简化和注释的核心代码部分主要集中在HUBTrainingSession类的初始化、模型加载、请求处理和上传功能上importthreadingimporttimefromhttpimportHTTPStatusfrompathlibimportPathimportrequestsfromultralytics.hub.utilsimportHUB_WEB_ROOTfromultralytics.utilsimportLOGGER,SETTINGS,checksclassHUBTrainingSession: HUBTrainingSession 类用于管理 Ultralytics HUB YOLO 模型的训练会话。 包括模型初始化、心跳监测和检查点上传等功能。 def__init__(self,identifier): 初始化 HUBTrainingSession使用提供的模型标识符。 参数: identifier (str): 模型标识符可以是 URL 字符串或特定格式的模型键。 fromhub_sdkimportHUBClient# 设置 API 请求的速率限制self.rate_limits{metrics:3.0,ckpt:900.0,heartbeat:300.0,}self.metrics_queue{}# 存储每个 epoch 的指标self.timers{}# 存储定时器# 解析输入的标识符api_key,model_id,self.filenameself._parse_identifier(identifier)# 获取凭证active_keyapi_keyorSETTINGS.get(api_key)credentials{api_key:active_key}ifactive_keyelseNone# 初始化 HUBClientself.clientHUBClient(credentials)# 加载模型ifmodel_id:self.load_model(model_id)else:self.modelself.client.model()# 加载空模型defload_model(self,model_id):从 Ultralytics HUB 加载现有模型。self.modelself.client.model(model_id)ifnotself.model.data:# 如果模型不存在raiseValueError(❌ 指定的 HUB 模型不存在)# 设置模型 URLself.model_urlf{HUB_WEB_ROOT}/models/{self.model.id}# 设置训练参数并启动心跳监测self._set_train_args()self.model.start_heartbeat(self.rate_limits[heartbeat])LOGGER.info(f查看模型:{self.model_url})def_parse_identifier(self,identifier): 解析给定的标识符提取 API 密钥、模型 ID 和文件名。 参数: identifier (str): 要解析的标识符字符串。 返回: (tuple): 包含 API 密钥、模型 ID 和文件名的元组。 api_key,model_id,filenameNone,None,None# 检查标识符是否为 HUB URLifidentifier.startswith(f{HUB_WEB_ROOT}/models/):model_ididentifier.split(f{HUB_WEB_ROOT}/models/)[-1]else:partsidentifier.split(_)iflen(parts)2andlen(parts[0])42andlen(parts[1])20:api_key,model_idpartseliflen(parts)1andlen(parts[0])20:model_idparts[0]elifidentifier.endswith(.pt)oridentifier.endswith(.yaml):filenameidentifierelse:raiseValueError(无法解析模型标识符请检查格式。)returnapi_key,model_id,filenamedefrequest_queue(self,request_func,retry3,timeout30,threadTrue,*args,**kwargs): 处理请求队列支持重试和超时。 参数: request_func: 要调用的请求函数。 retry (int): 重试次数。 timeout (int): 超时时间。 thread (bool): 是否在新线程中运行请求。 defretry_request():尝试调用请求函数支持重试和超时。t0time.time()# 记录开始时间foriinrange(retry1):if(time.time()-t0)timeout:LOGGER.warning(请求超时。)break# 超时退出循环responserequest_func(*args,**kwargs)ifresponseisNone:LOGGER.warning(未收到请求响应。)time.sleep(2**i)# 指数退避continue# 继续重试ifHTTPStatus.OKresponse.status_codeHTTPStatus.MULTIPLE_CHOICES:returnresponse# 成功无需重试# 处理失败情况ifi0:LOGGER.warning(f请求失败状态码:{response.status_code})ifnotself._should_retry(response.status_code):LOGGER.warning(f请求失败不应重试状态码:{response.status_code})break# 不应重试退出循环time.sleep(2**i)# 指数退避returnresponseifthread:threading.Thread(targetretry_request,daemonTrue).start()# 在新线程中运行else:returnretry_request()# 在主线程中直接调用defupload_model(self,epoch:int,weights:str,is_best:boolFalse)-None: 上传模型检查点到 Ultralytics HUB。 参数: epoch (int): 当前训练的 epoch。 weights (str): 模型权重文件的路径。 is_best (bool): 当前模型是否为最佳模型。 ifPath(weights).is_file():self.request_queue(self.model.upload_model,epochepoch,weightsweights,is_bestis_best,retry10,timeout3600,threadTrue,)else:LOGGER.warning(f模型上传问题缺少模型文件:{weights}。)代码说明HUBTrainingSession 类管理与 Ultralytics HUB 的交互包括模型的加载、训练参数的设置和模型的上传。init方法初始化会话解析模型标识符并加载模型。load_model 方法加载指定的模型并设置相关参数。_parse_identifier 方法解析模型标识符支持多种格式。request_queue 方法处理 API 请求支持重试和超时。upload_model 方法上传模型权重到 HUB。这些核心部分涵盖了模型的初始化、请求处理和上传功能适合对 Ultralytics HUB 进行训练和管理。这个程序文件ultralytics/hub/session.py是 Ultralytics YOLO 模型训练会话的实现主要用于管理与 Ultralytics HUB 的交互包括模型的初始化、心跳监测和检查点上传等功能。在文件开头导入了一些必要的库和模块包括线程处理、时间管理、HTTP 状态码、路径处理和请求库。还引入了一些 Ultralytics 的工具和日志记录功能。HUBTrainingSession类是该文件的核心负责处理与 Ultralytics HUB 的训练会话。它的构造函数__init__接受一个模型标识符并根据该标识符初始化训练会话。标识符可以是一个 URL、API 密钥和模型 ID 的组合或者是本地文件名。构造函数中还设置了 API 请求的速率限制并初始化了一个 HUB 客户端。load_model方法用于从 Ultralytics HUB 加载现有模型。如果模型不存在则抛出一个错误。加载模型后设置训练参数并启动心跳监测以便 HUB 可以监控代理的状态。create_model方法则用于创建一个新的模型训练会话。它构建一个有效的请求负载包含模型的配置、数据集信息和元数据并调用 HUB 的 API 创建模型。如果创建成功同样启动心跳监测。_parse_identifier方法解析输入的标识符提取出 API 密钥、模型 ID 和文件名。它支持多种格式的标识符并在格式不正确时抛出自定义错误。_set_train_args方法初始化训练参数并在 Ultralytics HUB 上创建模型条目。它会检查模型是否已经训练过并根据模型的状态设置相应的训练参数。request_queue方法负责处理 API 请求包括重试机制、超时设置和进度显示。它会在请求失败时根据状态码决定是否重试并在需要时使用线程异步处理请求。_should_retry方法根据 HTTP 状态码判断请求是否应该重试而_get_failure_message方法则生成请求失败时的提示信息。upload_metrics和upload_model方法分别用于上传模型的性能指标和模型检查点到 Ultralytics HUB。上传过程中会显示进度条便于用户跟踪上传状态。总的来说这个文件实现了与 Ultralytics HUB 进行交互的基本功能提供了模型训练的管理、监控和数据上传等功能适用于使用 YOLO 模型进行深度学习训练的场景。五、源码文件六、源码获取欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 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