如何在暗网中可视化地面真实边界框?

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我从 Turi create 来到 Darknet,这是一个 Yolo 实现。有一种简单的方法可以可视化地面实况边界框。我对坐标做了一些更改,我想检查一张图像的转换是否正确。有什么简单的方法可以做到吗?

python deep-learning yolo darknet
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可以使用opencv函数

cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color, thickness, lineType, shift)

例如,对于边界框:

cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 255, 00), 2)

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您可以使用以下方式可视化暗网注释格式:https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark


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尝试一下这个工具https://github.com/waittim/draw-YOLO-box.git

它有助于可视化所有文件中的框。

它的一个缺点是它会为每个图像创建一个带有 bbox 的新图像文件。这可能会占用很多空间。

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