在 yolov8 中使用网络摄像头裁剪边界框以获得信心 < 0.5

Question

我正在将自定义 yolov8 对象检测模型与我的网络摄像头一起使用。我能够使用网络摄像头进行检测，但无法从视频源中获取保存的裁剪图像，以检测置信度小于 0.5 的情况。如果我能从社区或个人那里获得任何帮助，我将不胜感激。我的代码如下。

import cv2
import sys
import os
from ultralytics import YOLO
import time


model = YOLO("C:/Users/Graham/Documents/YoloRobo/runs/detect/train5/weights/best.pt")  # path to model file

results = model.predict(source="0", show=True,show_conf=True, line_width=2) 
time.sleep(2)

print(results)


for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:

    if conf < 0.5:
        image = results[0].path
        xyxy = results[0].boxes.xyxy.tolist()
        conf = results[0].boxes.conf.tolist()

        # Crop detected object
        crop_img = img.crop((xyxy[0], xyxy[1], xyxy[2], xyxy[3]))
        
        # Generate a file name based on the detected class and confidence
        object_name = model.names[int(cls)]
        cropped_file_name = f"{object_name}_{conf:.3f}.png"
        
        # Save the cropped image
        crop_img.save(cropped_file_name)
        print(f"Saved: {cropped_file_name}")

# Inform the user if no objects were found with confidence < 0.5
if len(results.xyxy[0]) == 0:
    print("No objects found with confidence less than 0.5.")

k=0
# Close the window when key q is pressed
while k!=113:
  # Display the image
  cv2.imshow("Window", image)
  k = cv2.waitKey(0)
 
cv2.destroyAllWindows()

代码运行，我没有收到上述错误，但是当我结束代码时，我也收到错误：

Traceback (most recent call last):

 

 Cell In[2], line 16
    for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:

AttributeError: 'list' object has no attribute 'xyxy' 

我尝试更新

OpenCV

并包含特定边界框的代码，同时更改

xyxy

坐标以尝试调用它，但没有任何效果。我想知道延迟捕获裁剪图像是否也有用，但它不会以小于 0.5 的置信度获取裁剪后的边界框。

Answer 1

错误显示作为响应的

results

对象的数据类型为list。您的代码似乎是 GeneralizedYOLOv4 类型的输出，它不等于列表。在上述版本中，您可以直接调用 xyxy 作为对象的属性并执行进一步的操作。

您可以使用

isinstance(results, yolov4.GeneralizedYOLOv4)

检查相同内容 如果 GeneralizedYOLOv4 对象不是响应，则可能是由于输入或模型未正确加载的一些问题，因为这是证明上下文的可选步骤

请参阅最新的文档并检查相应的示例。

您可以使用指定的代码来取回盒子

results = model(img)
    for idx, result in enumerate(results):  
        boxes = result.boxes