如何在python中找到从yolo检测到的物体的像素值？
How to find the pixel values of objects detected from yolo in python?
我在我的自定义数据集上使用 yolo 进行图像检测，我在其中训练以识别数据集中的特定对象。经过 post 训练，该算法正确地预测了图像中的这些对象。我想单独获取预测对象的 rbg 值，在 opencv 中我没有找到一种方法来检查检测到的框内对象的 rgb 值。在所附的示例图片中，我想查看检测到的杯子的 rgb 值。
- 获取对象的边界框坐标
例如，结果=[x,y,w,h]或[x1,y1,x2,y2]
- 检查图像以使用 bbox 坐标获取 RGB 值
例如，如果您的结果是 [x1, y1, x2, y2] 并且您的图像形状是 img[640,480,3]
rgb_values = img[x1:x2, y1:y2, 0:2]
您将获得您检测到的物体的 rgb 值
我在我的自定义数据集上使用 yolo 进行图像检测，我在其中训练以识别数据集中的特定对象。经过 post 训练，该算法正确地预测了图像中的这些对象。我想单独获取预测对象的 rbg 值，在 opencv 中我没有找到一种方法来检查检测到的框内对象的 rgb 值。在所附的示例图片中，我想查看检测到的杯子的 rgb 值。
- 获取对象的边界框坐标
例如，结果=[x,y,w,h]或[x1,y1,x2,y2]
- 检查图像以使用 bbox 坐标获取 RGB 值
例如，如果您的结果是 [x1, y1, x2, y2] 并且您的图像形状是 img[640,480,3]
rgb_values = img[x1:x2, y1:y2, 0:2]
您将获得您检测到的物体的 rgb 值