关于yolov5输出结果的相关问题
yolov5中对于已经得到的检测结果的图像处理,现在已经得到detcet结果，希望识别目标变成全黑，图片其余部分变为全白
为了实现您的需求，您需要对YOLOv5的输出进行后处理。在得到检测结果后，您可以使用OpenCV库创建一个全黑图像，并将检测到的目标区域涂成白色。
以下是一个使用Python和OpenCV实现的示例：
import cv2
import numpy as np
def draw_black_boxes(image, detections):
# 创建一个全黑图像
black_image = np.zeros_like(image)
# 遍历检测结果
for detection in detections:
# 获取检测框的坐标（注意：这里使用的是左上角和右下角坐标）
x1, y1, x2, y2 = detection
# 将目标区域涂成白色
black_image[y1:y2, x1:x2] = 255
return black_image
def main():
# 加载图像（这里使用的是YOLOv5的检测结果图像）
input_image = cv2.imread("detections.jpg")
# 检测结果（这里是一个示例，您需要使用YOLOv5的实际输出）
detections = [
(50, 50, 150, 150),
(200, 200, 300, 300)
]
# 生成黑白图像
output_image = draw_black_boxes(input_image, detections)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
main()
在这个示例中，detections是一个包含检测框坐标的列表。您需要用YOLOv5的实际输出替换这个示例。函数draw_black_boxes创建一个与输入图像大小相同的全黑图像，并根据检测结果将目标区域涂成白色。
请注意，这个示例使用的是Python和OpenCV库。
- 这篇博客: 用YOLOv5ds训练自己的数据集——同时检测和分割中的 2-1、det文件夹下 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
Annotations文件夹下存放xml文件
images文件夹下存放图像
注：xml文件应和对应图像名称相同
det文件夹下新建一个生成.py文件，使用下面代码生成ImageSets，里面有一个Main文件夹，Main文件夹里包括test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt四个文本文档
trainval.txt包含你数据集里所有图像名称
train.txt为数据集的训练集，为总数据集的90%
val.txt为数据集的验证集，为总数据集的10%
test.txt文件里是空的不用担心，因为没有划分测试集
# coding:utf-8 import os import random import argparse parser = argparse.ArgumentParser() #xml文件的地址，根据自己的数据进行修改xml一般存放在Annotations下 parser.add_argument('--xml_path', default='/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/Annotations', type=str, help='input xml label path') #数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main parser.add_argument('--txt_path', default='/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path') opt = parser.parse_args() trainval_percent = 1.0 train_percent = 0.9 xmlfilepath = opt.xml_path txtsavepath = opt.txt_path total_xml = os.listdir(xmlfilepath) if not os.path.exists(txtsavepath): os.makedirs(txtsavepath) num = len(total_xml) list_index = range(num) tv = int(num * trainval_percent) tr = int(tv * train_percent) trainval = random.sample(list_index, tv) train = random.sample(trainval, tr) file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w') file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w') file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w') file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w') for i in list_index: name = total_xml[i][:-4] + '\n' if i in trainval: file_trainval.write(name) if i in train: file_train.write(name) else: file_val.write(name) else: file_test.write(name) file_trainval.close() file_train.close() file_val.close() file_test.close()在det文件夹下新建一个voc_labels.py文件，使用下面的程序将xml转换为yolo用的txt格式数据集
注意修改数据集路径、类别，注意自己的图像是jpg还是png格式
# -*- coding: utf-8 -*- import xml.etree.ElementTree as ET import os from os import getcwd sets = ['train', 'val', 'test'] classes = ["feed", "person", "railing", "obstacle", "road", "cow"] # 改成自己的类别 abs_path = os.getcwd() print(abs_path) def convert(size, box): dw = 1. / (size[0]) dh = 1. / (size[1]) x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1 y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x * dw w = w * dw y = y * dh h = h * dh return x, y, w, h def convert_annotation(image_id): in_file = open('/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8') out_file = open('/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/labels/%s.txt' % (image_id), 'w') tree = ET.parse(in_file) root = tree.getroot() size = root.find('size') w = int(size.find('width').text) h = int(size.find('height').text) for obj in root.iter('object'): # difficult = obj.find('difficult').text difficult = obj.find('difficult').text### cls = obj.find('name').text if cls not in classes or int(difficult) == 1: continue cls_id = classes.index(cls) xmlbox = obj.find('bndbox') b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text), float(xmlbox.find('ymax').text)) b1, b2, b3, b4 = b # 标注越界修正 if b2 > w: b2 = w if b4 > h: b4 = h b = (b1, b2, b3, b4) bb = convert((w, h), b) out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n') wd = getcwd() for image_set in sets: if not os.path.exists('/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/labels/'): os.makedirs('/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/labels/') image_ids = open('/home/dell/yolov5ds-main/paper_data/det/ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split() list_file = open('./%s.txt' % (image_set), 'w') for image_id in image_ids: list_file.write(abs_path + '/images/%s.png\n' % (image_id)) convert_annotation(image_id) list_file.close()运行之后会在det目录下生成train.txt、test.txt、val.txt三个文件，对应的图像名称前加入了绝对路径
这是det文件夹结构
- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
我可以提供以下解决方案：
针对该问题，可以通过以下步骤处理yolov5的检测结果，使检测到的目标区域变成全黑，其余部分变为全白：
- 读取检测结果的图片，可以使用Python中的OpenCV库进行读取。比如，我们可以使用以下代码读取result.jpg：
import cv2 # read the detection result image img = cv2.imread('result.jpg')- 将图片转换为灰度图，因为在灰度图中我们可以更方便地对像素进行处理。使用以下代码将彩色图转换为灰度图：
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)- 对灰度图进行二值化处理，将灰度图中的目标区域变成全黑，其余部分变为全白。可以调用OpenCV中的threshold函数进行二值化处理，具体代码如下：
# threshold the grayscale image ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)在上述代码中，cv2.THRESH_BINARY_INV表示二值化后黑白颜色反转，即目标区域变成了全黑。
- 将二值化后的图像保存为文件，方便后续查看。可以使用以下代码将二值化后的图像保存为result_binary.jpg：
# save the binary image cv2.imwrite('result_binary.jpg', binary)- 完整的处理代码如下：
import cv2 # read the detection result image img = cv2.imread('result.jpg') # convert the image to grayscale gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # threshold the grayscale image ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # save the binary image cv2.imwrite('result_binary.jpg', binary)经过以上处理，我们就可以得到处理后的二值图像，其中检测到的目标区域是全黑的。
参考我之前的笔记，将识别框内容全部涂黑就行了，具体函数我都在博文里标了，然后就是参考上面貌似是chat的回答代码，基本就OK：
要实现这个功能，你需要在得到检测结果后，对图像进行后处理。具体操作如下：
- 根据检测结果，创建一个与原图像尺寸相同的全白图像。
- 遍历检测结果的边界框，并将这些区域设置为全黑。
下面是一个使用Python和OpenCV实现的示例：
import cv2
import numpy as np
# 加载图像和检测结果
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# 这里是一个示例检测结果，你需要将其替换为你自己的检测结果
# 检测结果格式：[x1, y1, x2, y2]
detection_results = [
[50, 50, 200, 200],
[300, 300, 450, 450]
]
# 创建一个与原图像尺寸相同的全白图像
result_image = np.ones_like(image) * 255
# 遍历检测结果的边界框，并将这些区域设置为全黑
for bbox in detection_results:
x1, y1, x2, y2 = bbox
result_image[y1:y2, x1:x2] = 0
# 显示结果图像
cv2.imshow('Result', result_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
# 保存结果图像
cv2.imwrite('result.jpg', result_image)
在这个示例中，我们首先创建了一个与原图像尺寸相同的全白图像。然后，我们遍历检测结果的边界框，将对应区域设置为全黑。最后，我们显示并保存结果图像。
请注意，你需要根据实际情况修改image_path和detection_results。