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Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 从当前包中导入 RTDETR 模型类 from .model import RTDETR # 从当前包中导入 RTDETR 预测器类 from .predict import RTDETRPredictor # 从当前包中导入 RTDETR 验证器类 from .val import RTDETRValidator # 定义模块的公共接口包含 RTDETR 预测器、验证器和模型 __all__ RTDETRPredictor, RTDETRValidator, RTDETR代码分析与注释导入模块from .model import RTDETR从当前包的model模块中导入RTDETR类该类通常用于定义目标检测模型的结构和功能。from .predict import RTDETRPredictor从当前包的predict模块中导入RTDETRPredictor类该类负责使用训练好的模型进行预测通常包括图像输入和输出结果的处理。from .val import RTDETRValidator从当前包的val模块中导入RTDETRValidator类该类用于验证模型的性能通常涉及到评估指标的计算和结果的可视化。定义公共接口__all__ RTDETRPredictor, RTDETRValidator, RTDETR这是一个特殊的变量用于定义当使用from module import *时哪些名称会被导入。这里定义了三个核心组件确保用户在使用该模块时能够直接访问到这三个重要的类。通过这些核心部分的提炼和注释可以更清晰地理解该代码的结构和功能。这个文件是一个Python模块的初始化文件位于ultralytics/models/rtdetr目录下。它的主要作用是定义该模块的公共接口方便其他模块或文件进行导入和使用。首先文件顶部的注释表明这个项目是Ultralytics YOLO的一部分并且使用的是AGPL-3.0许可证。这说明该项目遵循开源协议允许用户自由使用、修改和分发代码但也要求在分发时遵循相同的许可证条款。接下来文件通过from .model import RTDETR、from .predict import RTDETRPredictor和from .val import RTDETRValidator这三行代码从同一目录下的不同模块中导入了三个类或函数。这些导入的对象分别是RTDETR模型、RTDETR预测器和RTDETR验证器。这意味着在使用这个模块时用户可以直接访问这些导入的类或函数而不需要关心它们具体的实现细节。最后__all__变量被定义为一个元组包含了三个字符串“RTDETRPredictor”、“RTDETRValidator和RTDETR”。这个变量的作用是指定当使用from module import *语句时哪些对象会被导入。通过定义__all__模块的作者可以控制哪些部分是公共的哪些部分是内部实现不希望被外部直接访问的。总的来说这个初始化文件通过导入必要的组件并定义公共接口为RTDETR模型的使用提供了便利使得用户能够方便地进行模型的预测和验证。python class Colors: Ultralytics 默认颜色调色板类提供颜色相关的功能。 def __init__(self): 初始化颜色调色板使用十六进制颜色值转换为RGB格式。 hexs ( FF3838, FF9D97, FF701F, FFB21D, CFD231, 48F90A, 92CC17, 3DDB86, 1A9334, 00D4BB, 2C99A8, 00C2FF, 344593, 6473FF, 0018EC, 8438FF, 520085, CB38FF, FF95C8, FF37C7, ) # 将十六进制颜色转换为RGB格式并存储 self.palette [self.hex2rgb(f#{c}) for c in hexs] self.n len(self.palette) # 颜色数量 # 定义特定的颜色调色板 self.pose_palette np.array( [ [255, 128, 0], [255, 153, 51], [255, 178, 102], [230, 230, 0], [255, 153, 255], [153, 204, 255], [255, 102, 255], [255, 51, 255], [102, 178, 255], [51, 153, 255], [255, 153, 153], [255, 102, 102], [255, 51, 51], [153, 255, 153], [102, 255, 102], [51, 255, 51], [0, 255, 0], [0, 0, 255], [255, 0, 0], [255, 255, 255], ], dtypenp.uint8, ) def __call__(self, i, bgrFalse): 根据索引返回RGB颜色支持BGR格式转换。 c self.palette[int(i) % self.n] # 获取颜色 return (c[2], c[1], c[0]) if bgr else c # 返回BGR或RGB格式 staticmethod def hex2rgb(h): 将十六进制颜色转换为RGB格式。 return tuple(int(h[1 i : 1 i 2], 16) for i in (0, 2, 4)) class Annotator: 用于图像注释的类支持绘制边框、文本、关键点等。 def __init__(self, im, line_widthNone, font_sizeNone, fontArial.ttf, pilFalse, exampleabc): 初始化Annotator类设置图像、线宽、字体等属性。 assert im.data.contiguous, 图像数据不连续请使用np.ascontiguousarray(im)处理输入图像。 non_ascii not is_ascii(example) # 检查是否为非ASCII字符 self.pil pil or non_ascii # 根据条件选择使用PIL或cv2 self.lw line_width or max(round(sum(im.shape) / 2 * 0.003), 2) # 计算线宽 if self.pil: # 使用PIL self.im im if isinstance(im, Image.Image) else Image.fromarray(im) self.draw ImageDraw.Draw(self.im) # 创建绘图对象 try: font check_font(Arial.Unicode.ttf if non_ascii else font) # 检查字体 size font_size or max(round(sum(self.im.size) / 2 * 0.035), 12) # 计算字体大小 self.font ImageFont.truetype(str(font), size) # 加载字体 except Exception: self.font ImageFont.load_default() # 加载默认字体 else: # 使用cv2 self.im im if im.flags.writeable else im.copy() # 确保图像可写 self.tf max(self.lw - 1, 1) # 字体厚度 self.sf self.lw / 3 # 字体缩放 def box_label(self, box, label, color(128, 128, 128), txt_color(255, 255, 255), rotatedFalse): 在图像上绘制边框和标签。 if isinstance(box, torch.Tensor): box box.tolist() # 转换为列表 if self.pil or not is_ascii(label): # 使用PIL或非ASCII标签 if rotated: self.draw.polygon([tuple(b) for b in box], widthself.lw, outlinecolor) # 绘制多边形 else: self.draw.rectangle(box, widthself.lw, outlinecolor) # 绘制矩形 if label: w, h self.font.getsize(label) # 获取文本宽高 p1 (box[0], box[1]) # 确定文本位置 outside p1[1] - h 0 # 检查文本是否在框外 self.draw.rectangle( (p1[0], p1[1] - h if outside else p1[1], p1[0] w 1, p1[1] 1 if outside else p1[1] h 1), fillcolor, ) # 绘制文本背景 self.draw.text((p1[0], p1[1] - h if outside else p1[1]), label, filltxt_color, fontself.font) # 绘制文本 else: # 使用cv2 p1, p2 (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])) # 确定矩形的两个角点 cv2.rectangle(self.im, p1, p2, color, thicknessself.lw, lineTypecv2.LINE_AA) # 绘制矩形 if label: w, h cv2.getTextSize(label, 0, fontScaleself.sf, thicknessself.tf)[0] # 获取文本宽高 outside p1[1] - h 3 # 检查文本是否在框外 p2 p1[0] w, p1[1] - h - 3 if outside else p1[1] h 3 # 确定文本背景位置 cv2.rectangle(self.im, p1, p2, color, -1, cv2.LINE_AA) # 绘制文本背景 cv2.putText(self.im, label, (p1[0], p1[1] - 2 if outside else p1[1] h 2), 0, self.sf, txt_color, thicknessself.tf, lineTypecv2.LINE_AA) # 绘制文本 def result(self): 返回注释后的图像数组。 return np.asarray(self.im)以上代码中包含了Colors和Annotator类的核心部分。Colors类用于处理颜色调色板Annotator类用于在图像上绘制边框、文本和其他注释。每个方法都附有详细的中文注释解释其功能和实现细节。这个程序文件ultralytics/utils/plotting.py是一个用于图像处理和可视化的工具库主要用于与 Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型相关的任务。该文件包含多个类和函数主要功能包括颜色处理、图像注释、绘制标签、保存图像裁剪、绘制结果等。首先文件定义了一个Colors类用于管理颜色调色板。该类提供了将十六进制颜色代码转换为 RGB 值的方法并初始化了一组预定义的颜色和特定的姿态调色板。接下来是Annotator类它用于在图像上绘制注释。该类支持使用 PIL 或 OpenCV 绘制包括绘制边框、文本、关键点、掩膜等。Annotator类的构造函数接收图像、线宽、字体等参数并根据这些参数设置绘图环境。该类中有多个方法如box_label用于绘制边框和标签masks用于绘制掩膜kpts用于绘制关键点rectangle和text用于绘制矩形和文本。此外文件中还定义了一些用于绘制和保存图像的函数。例如plot_labels函数用于绘制训练标签包括类直方图和框统计信息。save_one_box函数用于根据给定的边界框从图像中裁剪并保存图像。plot_images函数用于绘制图像网格并添加标签支持绘制边界框、关键点和掩膜。文件还提供了plot_results函数用于从 CSV 文件中绘制训练结果支持分割、姿态估计和分类等多种数据类型。plt_color_scatter函数用于绘制基于 2D 直方图的散点图plot_tune_results函数用于绘制超参数调优结果。最后文件中还有一些用于将模型输出转换为目标格式的函数如output_to_target和output_to_rotated_target以及用于可视化特征图的feature_visualization函数。整体而言这个文件提供了一系列强大的工具用于图像处理、可视化和分析适用于计算机视觉任务尤其是与 YOLO 模型相关的应用。importsysimportsubprocessdefrun_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_pathsys.executable# 构建运行命令commandf{python_path} -m streamlit run {script_path}# 执行命令resultsubprocess.run(command,shellTrue)ifresult.returncode!0:print(脚本运行出错。)# 实例化并运行应用if__name____main__:# 指定您的脚本路径script_pathweb.py# 这里可以直接指定脚本路径# 运行脚本run_script(script_path)代码注释说明导入模块import sys导入系统相关的模块用于获取当前 Python 解释器的路径。import subprocess导入子进程模块用于在 Python 中执行外部命令。定义run_script函数该函数接受一个参数script_path表示要运行的 Python 脚本的路径。使用sys.executable获取当前 Python 解释器的路径以确保脚本在当前环境中运行。构建命令字符串command该命令使用streamlit模块运行指定的脚本。使用subprocess.run执行构建的命令并通过shellTrue允许在 shell 中执行。检查命令的返回码如果不为 0表示脚本运行出错打印错误信息。主程序块if __name__ __main__:确保该代码块仅在直接运行脚本时执行而不是作为模块导入时执行。指定要运行的脚本路径script_path这里直接指定为web.py。调用run_script函数传入脚本路径以执行该脚本。这个程序文件的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 来启动一个 Web 应用。首先程序导入了必要的模块包括sys、os和subprocess以及一个自定义的路径处理函数abs_path。在run_script函数中首先获取当前 Python 解释器的路径这样可以确保使用的是正确的 Python 环境。接着构建一个命令字符串该命令会调用 Streamlit 来运行指定的脚本。这里使用了-m streamlit run来执行脚本这意味着会通过 Streamlit 模块来启动 Web 应用。然后使用subprocess.run方法来执行构建好的命令。这个方法会在一个新的 shell 中运行命令并等待其完成。如果命令执行后返回的状态码不为零说明脚本运行过程中出现了错误程序会打印出相应的错误信息。在文件的最后部分使用if __name__ __main__:语句来确保只有在直接运行该文件时才会执行后面的代码。在这里指定了要运行的脚本路径即web.py并调用run_script函数来启动这个脚本。总的来说这个程序的目的是提供一个简单的接口来运行 Streamlit 应用确保使用当前的 Python 环境并处理可能出现的错误。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 # 设置设备为GPU如果可用否则使用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 # 获取数据集配置文件的绝对路径 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格式的数据集配置文件 with open(data_path, r) as file: data yaml.load(file, Loaderyaml.FullLoader) # 如果配置文件中有path项则修改为数据集目录路径 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YOLOv8模型配置 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GPU或CPU workersworkers, # 指定数据加载的工作进程数 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 )代码注释说明导入必要的库引入了处理文件、深度学习和YAML文件的库。设备选择根据是否有可用的GPU来选择训练设备。数据集路径处理通过abs_path函数获取数据集的配置文件路径并转换为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路径项并将修改后的内容写回文件。模型加载与训练加载YOLOv8模型并开始训练指定训练所需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。该程序文件train.py是一个用于训练 YOLOv8 模型的脚本。首先程序导入了必要的库包括os、torch、yaml和ultralytics中的 YOLO 模型。接着程序会根据当前系统是否支持 CUDA 来选择使用 GPU 还是 CPU 进行训练。在if __name__ __main__:这一块代码中首先定义了一些训练参数包括工作进程数workers和批次大小batch。接下来程序设置了数据集的名称并构建了数据集 YAML 文件的绝对路径。使用abs_path函数获取数据集路径后程序将路径中的分隔符统一为 Unix 风格的斜杠。程序随后获取数据集目录的路径并打开 YAML 文件读取数据。读取后程序检查 YAML 数据中是否包含path项如果有则将其修改为数据集的目录路径并将修改后的数据写回 YAML 文件以确保后续训练能够正确找到数据集。接下来程序加载了预训练的 YOLOv8 模型指定了模型的配置文件。然后调用model.train()方法开始训练模型。在训练过程中程序指定了训练数据的配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像的大小640x640、训练的 epoch 数100以及训练任务的名称。总体来说该脚本的功能是设置训练环境准备数据集并启动 YOLOv8 模型的训练过程。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 该代码是Ultralytics YOLOYou Only Look Once模型的一个实现YOLO是一种用于目标检测的深度学习模型。 # 该模型的主要特点是速度快、精度高适用于实时目标检测任务。 # 下面是YOLO模型的核心部分伪代码示例 class YOLO: def __init__(self, model_path): # 初始化YOLO模型 # model_path: 预训练模型的路径 self.model self.load_model(model_path) # 加载模型 def load_model(self, model_path): # 加载预训练的YOLO模型 # 这里可以使用深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等来加载模型 pass def detect(self, image): # 对输入图像进行目标检测 # image: 输入的图像数据 detections self.model.predict(image) # 使用模型进行预测 return detections # 返回检测结果 # 使用示例 if __name__ __main__: yolo YOLO(path/to/model) # 创建YOLO对象并加载模型 image path/to/image.jpg # 输入图像路径 results yolo.detect(image) # 进行目标检测 print(results) # 输出检测结果注释说明类定义class YOLO定义了一个YOLO类用于封装YOLO模型的相关功能。初始化方法__init__方法用于初始化YOLO模型接收模型路径并加载模型。加载模型load_model方法负责加载预训练的YOLO模型具体实现依赖于所使用的深度学习框架。目标检测方法detect方法接受一张图像并使用模型进行目标检测返回检测结果。使用示例在主程序中创建YOLO对象加载模型并对指定图像进行检测最后输出检测结果。以上代码展示了YOLO模型的基本结构和功能适合用于目标检测任务。这个文件是Ultralytics YOLO项目的一部分文件名为__init__.py通常用于标识一个目录为Python包。文件的开头包含了一行注释说明该项目是Ultralytics YOLO并且采用AGPL-3.0许可证。AGPL-3.0许可证是一种开源许可证允许用户自由使用、修改和分发软件但要求在分发时必须提供源代码并且如果对软件进行了修改必须在同样的许可证下发布修改后的版本。这意味着任何使用这个YOLO模型的项目若进行分发都需要遵循相同的开源原则。虽然在这个片段中没有具体的代码实现但通常在__init__.py文件中可能会包含包的初始化代码导入模块或类或者定义一些公共接口使得在导入这个包时可以方便地访问其功能。总的来说这个文件是Ultralytics YOLO库的一个重要组成部分确保了该库可以作为一个完整的Python包被使用同时也遵循了开源的法律框架。python # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # 该行代码是一个版权声明表示该代码是由Ultralytics开发的YOLOYou Only Look Once模型的实现。 # YOLO是一种用于目标检测的深度学习模型能够实时识别图像中的多个对象。 # AGPL-3.0许可证表示该代码的使用和分发需要遵循该许可证的条款。在这段代码中最核心的部分是版权声明和许可证信息。它们表明了代码的来源和使用条件。YOLO模型的实现通常包括训练、推理和评估等功能但在这段代码中没有提供具体的实现细节。这个程序文件的文件名是__init__.py位于ultralytics\models\sam\modules目录下。根据文件名和路径我们可以推测这个文件是一个 Python 包的一部分通常用于初始化一个模块或包。文件的开头有一行注释# Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license这表明这个项目与 Ultralytics 的 YOLOYou Only Look Once系列模型有关。YOLO 是一种广泛使用的目标检测算法能够在图像中快速而准确地识别和定位物体。注释中提到的 AGPL-3.0 许可证是一种开源许可证允许用户自由使用、修改和分发代码但要求在分发修改后的代码时也必须保持相同的许可证。虽然这个文件的具体代码内容没有给出但通常情况下__init__.py文件的作用是将包含它的目录标识为一个 Python 包。这意味着可以在其他 Python 文件中导入这个包并使用其中定义的类、函数或变量。这个文件可能还会包含一些初始化代码或者导入其他模块以便于使用。总的来说这个文件是 Ultralytics YOLO 项目的一部分负责将相关模块组织成一个可导入的包并遵循开源许可证的规定。五、源码文件六、源码获取欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式