深圳建设网站龙岗网站建设,网页设计与制作课程思政,具有价值的专业网站建设平台,学美工大概要多少学费Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具#xff0c;其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口#xff0c;用以处理数据集以及直观地展示检测结果。简化了对象检测、分类、标注、跟踪等计算机视觉的开发流程。开发者仅需加载数据集和模型#xff0c;就能轻…Supervision库是一款出色的Python计算机视觉低代码工具其设计初衷在于为用户提供一个便捷且高效的接口用以处理数据集以及直观地展示检测结果。简化了对象检测、分类、标注、跟踪等计算机视觉的开发流程。开发者仅需加载数据集和模型就能轻松实现对图像和视频进行检测、统计某区域的被检测数量等操作。 18400 Stars 1400 Forks 56 Issues 77 贡献者 MIT License Python 语言 代码: https://github.com/roboflow/supervision 主页: Redirecting
主要功能
不同任务的处理: 目标检测与语义分割、目标跟踪、图像分类数据展示与辅助处理: 颜色设置、识别结果可视化示例、辅助函数面向实际任务的工具: 越线数量统计、对特定区域进行检测跟踪、切片推理、轨迹平滑
快速开始
模型
Supervision被设计为与模型无关。只需插入任何分类、检测或分割模型。为了方便您我们已经为最流行的库如Ultralytics、Transformers库或MMDetection创建了连接器。
import cv2
import supervision as sv
from ultralytics import YOLOimage cv2.imread(...)
model YOLO(yolov8s.pt)
result model(image)[0]
detections sv.Detections.from_ultralytics(result)len(detections)
# 5标注
Supervision 提供了一系列高度可定制的标注功能让您可以为您的用例构建完美的可视化效果。
import cv2
import supervision as svimage cv2.imread(...)
detections sv.Detections(...)box_annotator sv.BoxAnnotator()
annotated_frame box_annotator.annotate(sceneimage.copy(),detectionsdetections
)https://github.com/roboflow/supervision/assets/26109316/691e219c-0565-4403-9218-ab5644f39bce
数据集
Supervision 提供了一套实用工具允许您以支持的格式之一加载、分割、合并和保存数据集。
import supervision as sv
from roboflow import Roboflowproject Roboflow().workspace(WORKSPACE_ID).project(PROJECT_ID)
dataset project.version(PROJECT_VERSION).download(coco)ds sv.DetectionDataset.from_coco(images_directory_pathf{dataset.location}/train,annotations_pathf{dataset.location}/train/_annotations.coco.json,
)path, image, annotation ds[0]# loads image on demandfor path, image, annotation in ds:# loads image on demand
