如何在python中绘制和实时更新边界框 - 腾讯云开发者社区

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【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通（中篇二）

plot() 方法在 plot() 方法中，我们定义了要展示的数据 x 和 y，并使用 ax.plot() 方法绘制折线图。...7.3 动态生成图表在某些应用场景中，图表需要根据用户的输入或数据的变化实时更新。接下来我们展示如何在 PyQt5 中动态生成和更新 matplotlib 图表。...通过 matplotlib 的强大功能，我们能够在应用程序中展示折线图、柱状图、饼图等多种类型的图表。同时，我们还展示了如何动态更新图表，并结合用户输入来实时调整图表内容。...对话框的外观和行为由你自行定义，你可以在其中添加任意控件。布局管理通过 QVBoxLayout()，我们将对话框中的控件（如标签和按钮）垂直排列。...7-8部分总结：图表与对话框在第7至第8部分中，我们探讨了如何在 PyQt5 中使用 matplotlib 实现数据的可视化，并展示了如何在界面中嵌入折线图、柱状图、饼图等多种图表。

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yolov10+bytetrack+pyqt5实现目标追踪

【简介】利用YOLOv10、ByteTrack和PyQt5实现目标追踪是一个强大的组合，可以为用户提供一个交互式的实时目标追踪界面。...通过PyQt5，我们可以设计一个窗口，显示视频流或图像序列，并在其上叠加追踪目标的边界框和ID。...目标检测：使用YOLOv10在每一帧中检测目标。目标追踪：将检测到的目标传递给ByteTrack追踪器，并在连续帧中更新目标的轨迹。...GUI更新：在PyQt5窗口中实时显示追踪结果，包括边界框、目标ID和可能的轨迹线。交互功能：添加控制按钮，如暂停/播放、保存结果等。...这个组合为开发者提供了一个强大的工具，不仅可以用于研究和开发，还可以集成到各种实际应用中，如智能监控、自动驾驶等。

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SSD（单次多盒检测）用于实时物体检测

SSD（单发多边框检测器）的含义单发：目标定位和分类在网络的单个前向传递中完成：多框：边界框回归的技术检测器：对检测到的对象进行分类结构 ?...为了训练我们的算法，我们需要一个包含带有对象的图像的训练集，这些对象必须在它们上面有边界框。通过这种方式学习，算法学习如何在对象上放置矩形框以及放置在何处。...我们通过调参使预测出的边界框和实际的边界框之间的误差最小，从而优化我们的模型以正确地检测对象。与 CNN 不同，我们不仅预测图像中是否存在物体，还需要预测物体在图像中的位置。...在训练期间，算法也要学习调整对象边界框中的高度和宽度。 ? 上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。...因此，我们绘制的边界框无法识别是否是马，因为边界框没有任何可以识别马匹的特征。 ? 如果我们看上述 SSD 的架构，我们可以看到在 conv6 层之后的每个步骤中图像的大小在显著减小。

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3分钟实现人脸检测｜视觉进阶

人脸检测是计算机程序在数字图像中识别和定位人脸的能力。随着应用对人脸检测功能的需求越来越大，每个人都希望在自己的应用中使用人脸检测，这样他们就不会在竞争中落后。...在这篇文章中，我将教你如何在3分钟内为自己建立一个人脸检测程序。...你需要安装以下python库: opencv-python cvlib 下面是导入所需python库、从存储中读取图像并显示它的代码。...在加载的图像中检测人脸，在检测到的人脸周围绘制一个边界框，显示最终检测到的人脸图像的代码如下。...[0],face[1] (endX,endY) = face[2],face[3] # 在人脸上绘制矩形边界框 cv2.rectangle(im, (startX,startY)

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【目标跟踪】相机运动补偿

跟踪步骤通常由2个主要部分组成：（1）运动模型和状态估计，用于预测后续帧中轨迹的边界框。卡尔曼滤波器 (KF) 是此任务的主流选择。（2）将新帧检测与当前轨迹集相关联。...对于步骤2：有2种主要的方法用于处理关联任务：目标的定位，主要是预测轨迹边界框和检测边界框之间的 IoU。（SORT）目标的外观模型和解决 Re-ID 任务。...（DeepSORT）在许多复杂的场景中，预测边界框的正确位置可能会由于相机运动而失败，这导致2个相关边界框之间的重叠率低，最终导致跟踪器性能低下。...如何在预测后的状态量中再旋转平移拿到最终状态量，用最终状态量进行匹配操作。如果看不懂，把公式写出这样大家应该就明白了关于 M 怎么求？我下面一节会提供一个简单的思路和代码，大家可以参考下。...实际测试发现步骤 2 的提升是很大的，尤其是对突然发生抖动场景（如车子过减速带，急刹车等）。步骤 3 加入RE-ID之后速度非常慢，达不到实时检测跟踪。

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行为分析：视觉跟踪技术在零售分析中的应用

ok, bbox = tracker.update(frame) # 绘制边界框 if ok: p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])...npimport cv2# 假设这是一个轻量级的跟踪模型class LightweightTracker: def update(self, image): # 快速处理图像并返回更新的边界框...) if not ret: break bbox = tracker.update(frame) # 绘制边界框 cv2.rectangle(frame,...updated_bbox = multimodal_tracker.update(frame) # 绘制边界框 cv2.rectangle(frame...ok, bbox = tracker.update(frame) # 绘制边界框 if ok: p1 = (int(bbox[0]), int(bbox[1])

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教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

选自PyimageSearch 机器之心编译参与：路雪、李泽南使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了： ? 我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。注意深度学习目标检测器不仅能够检测到人，还能检测到人坐着的沙发和旁边的椅子——所有都是实时检测到的！ ?

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框一下就能从视频隐身，这是现实版的「隐身衣」？

机器之心报道参与：思源嗯，我也想在摄像头面前被「框一下」。只要画个边界框，模型就能自动追踪边界框内的物体，并在视频中隐藏它。...我们可以画一个边界框，然后模型就会处理视频，并将结果输出到 results/inpainting 文件夹中。 ? 项目怎么用项目的安装和使用也是比较简单的，作者还提供了完整的预训练模型。...视频实时追踪在 SiamMask 中，研究者展示了如何在统一框架下，实时执行视觉追踪与半监督目标分割。...在训练完成后，SiamMask 只依赖一个初始化的边界框，就能实时生成未知类别的目标分割掩码，并以每秒 55 帧的速率实时更新掩码。...SiamMask 的变体示意图，它可以选择 three-branch 的完整版来预测边界框和掩码，也可以选择 two-branch 的版本直接预测掩码。 ? SiamMask 的实时分割与追踪效果。

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深度学习 + OpenCV，Python实现实时目标检测

使用 OpenCV 和 Python 上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。本文分两个部分。...这时，我们已经在输入帧中检测到了目标，现在是时候看看置信度的值，以判断我们能否在目标周围绘制边界框和标签了：我们首先在 detections 内循环，记住一个图像中可以检测到多个目标。...如果置信度足够高（高于阈值），那么我们将在终端展示预测，并以文本和彩色边界框的形式对图像作出预测。...然后，我们提取边界框的 (x, y) 坐标（第 69 行），之后将用于绘制矩形和文本。我们构建一个文本 label，包含 CLASS 名称和 confidence（第 72、73 行）。...我对样本视频使用了深度学习目标检测，结果如下：图 1：使用深度学习和 OpenCV + Python 进行实时目标检测的短片。

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计算机视觉项目：用dlib进行单目标跟踪

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib实时跟踪视频中的目标。...我们在第6行和第7行确定对象的边界框坐标（box）。然后我们建立我们的dlib目标跟踪器并提供边界框坐标（第14-16行）。这样，未来的跟踪更新将很容易。...在第17-20行，在帧上绘制边界框矩形和对象类的标签文本。...从跟踪器中获取对象的位置（get_position）（第7行）。假设一个机器人跟踪被跟踪的物体，PID控制回路将派上用场。在我们的例子中，我们只是在第16-19行的边界框和标签上注释帧中的对象。...与质心跟踪不同，dlib的目标跟踪算法可以利用从输入RGB图像获得的信息更新自身，即算法不需要为输入视频流中的每个帧计算一组边界框。我们发现，dlib的关联跟踪算法很稳定，能够实时运行。

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万字详解：多目标跟踪（MOT）终极指南

MOT围绕两个主要任务展开：检测和关联。检测是在每帧中找出物体，通常生成边界框、类别标签（如"汽车"、"行人"）和置信度分数。...工作原理：FairMOT或CenterTrack等模型在单一网络中结合检测（边界框、类别）和跟踪（ID嵌入）。它们同步输出检测结果和轨迹ID，通常使用共享骨干网络（如ResNet）和任务特定头部。...：在帧上绘制边界框和轨迹ID用于显示或保存优化：调整置信度阈值或追踪器设置等参数以优化性能准备工作编码前确保具备：Python 3.8+库:opencv-python, ultralytics, supervision...) if hasattr(track, 'cls') else 0 label = f'ID: {track_id} {model.names[class_id]}' # 绘制边界框和标签...检测输出转换为兼容Supervision的格式可视化：绘制绿色边界框和含轨迹ID、类别名称的标签循环控制：按'q'或流失败时退出，确保清洁关闭性能提示帧率：在GTX 1660上使用YOLOv12-nano

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独家 | COVID-19：利用Opencv, KerasTensorflow和深度学习进行口罩检测

然后，我们计算人脸的边界框值，并确保该框落在图像的边界内（第61-67行）。...从这里开始，我们将遍历人脸检测：在循环内部，我们过滤掉较差的检测结果（第34-38行），提取边界框并确保边界框坐标值不要超出图片边界（第41-47行）。...然后，我们将面部ROI 加到对应的两个列表里：在提取了面部ROI并进行了预处理（第51-56行）之后，我们将面部ROI和边界框添加到它们各自的列表中。...第72行返回我们的人脸边界框位置和相应的戴口罩/不戴口罩预测值。...其次，这种方法将我们的计算机视觉流程简化为一步-而不是先应用人脸检测，再应用口罩检测器模型，我们要做的就是在网络的一次前向传递过程中应用目标检测器对图像中戴口罩和不戴口罩的人计算出边界框。

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Streamlit：用Python快速构建交互式Web应用

无需前端开发经验：通过Python代码控制前端的元素和布局。实时更新：Streamlit会在每次代码变更时自动重新加载页面。安装Streamlit 要开始使用Streamlit，首先需要安装它。...只需几行代码，我们就构建了一个带有输入框和动态响应的Web应用。显示数据和图表 Streamlit不仅可以处理文本，还能方便地显示数据和图表。...我们来扩展一下上面的例子，展示如何在Streamlit中展示数据和绘制图表。...你可以看到，Streamlit让数据可视化变得非常简单，而且可以直接使用熟悉的Python库（如Pandas和Matplotlib）。...在这个例子中，我们使用 st.slider() 来创建一个滑块， st.button() 来创建一个按钮。用户可以通过滑动或点击与应用交互，Streamlit会实时更新页面内容。

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C++使用yolov9结合bytetrack实现目标追踪演示

【简介】在C++中实现YOLOv9的目标检测与ByteTrack的多目标追踪是一个相对复杂的过程，涉及到深度学习、计算机视觉和实时数据处理等多个领域。...下面我将简单介绍这两个技术，并概述如何在C++中实现它们。...模型将返回每个检测到的目标的边界框和类别。多目标追踪：接下来，你可以使用ByteTrack算法来追踪这些目标。...ByteTrack将根据相邻帧中的目标位置和运动信息来关联目标，从而追踪它们的运动轨迹。显示结果：最后，你可以将追踪结果可视化并显示在屏幕上。这可以通过在原始视频帧上绘制边界框和轨迹线来实现。...总的来说，在C++中实现YOLOv9和ByteTrack的多目标追踪是一个具有挑战性的任务，但它为实时目标检测和追踪提供了强大的工具。

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只需连接电脑摄像头，就能用深度学习进行实时对象检测

在图像中检测和定位对象（可理解为在对象周围放置边界框）最有效的方法是使用深度学习技术。...任何检测到的对象都将通过可视化模块，在图像中检测到的对象周围放置彩色边界框。我们还添加了一个跟踪模块，用于显示房间是否为空以及房间内的人数。这些数据将被存储在单独的.csv 文件中。...处理后的帧数据回传后，我们可以使用 open-cv 中的 imshow 函数向用户显示带边界框的帧图像。...当然，为了可视化检测，我们需要传递检测到的类标签，它们各自的置信度，边界框颜色和坐标，并将它们绘制到帧图像上。 ? 测试及评估应用程序接下来的问题是这个简单的应用程序表现如何？...我们可以很容易地想到许多有趣的现实应用案例，用于分析和检测实时视频流中的人员或其他物体。我们可以在监控摄像头中检测到人员的存在，毕竟我们有大量的被忽视的安防摄像头。

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你实操了吗？YOLOv5 PyTorch 教程

本教程将重点介绍 YOLOv5 以及如何在 PyTorch 中使用它。 YOLO是“You only look once”的首字母缩写，是一种开源软件工具，可有效用于实时检测给定图像中的物体。...第 1 步：残差块-Residual Blocks（将图像分成更小的网格框）在此步骤中，整个框架被分成较小的框或网格。所有网格都绘制在原始图像上，共享相同的形状和大小。...图片步骤 2：边界框回归-Bounding Box Regression（标识边界框内的对象）在图像中检测到给定物体后，在其周围绘制一个边界框。...边界框具有中心点、高度、宽度和类（检测到的物体类型）等参数。...这是通过量化两个框的交集度来实现的：实值框（图像中的红色框）和从结果返回的框（图像中的蓝色框）。

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Waymo公开数据集又添「新货」，增加更多车道要素信息

此次更新的v1.1数据集，是基于3月发布的103,354个带地图数据片段基础上，再次补充的部分运动数据集。尤其是本次还添加了车道衔接点、车道边界及相邻车道的信息。...Waymo此次更新的主要是运动数据集，从其中内容可以看出，新增的车道边界数据是作为车道段（车道折线的开始和结束索引）存储在地图特征协议缓冲区中，其中特定边界与车道相邻。...在Waymo的数据集中，包括车辆、行人、骑自行车者和驾驶路段中的标志都进行了3D 边界框标注；同样的，2D 边界框也尽可能紧密地围绕相机图像中的对象绘制，并捕获对象的所有可见部分。...从3D边界框绘图规范来看，Waymo在激光雷达点云中的对象周围绘制 3D 边界框，并捕获对象的所有可见部分。而如果对象被遮挡并且数据不足以准确绘制边界框，则会尽最大努力创建边界框。...如果它们重叠，则边界框也可以重叠。不过，一些与自动驾驶汽车的驾驶、或环境中的其他道路使用者几乎没有直接关系的区域则不会创建标签区，例如高速公路的另一侧或道路一侧的停车场大量车辆。 ‍

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两阶段目标检测指南：R-CNN、FPN、Mask R-CNN

Source[1] 多阶段（Two-stage）物体检测计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。...此处和本演示文稿中提供了选择性搜索的详细说明。为了总结选择性搜索，将分割算法应用于图像，并根据分割图绘制区域建议（边界框）。分割图被迭代合并，更大的区域建议从细化的地图中提取，如下图所示。...这篇论文不仅实现了高性能的实例分割，而且在常规边界框对象检测和姿态估计等其他任务中也取得了令人惊讶的结果。上表显示了边界框对象检测的结果，其中 Mask R-CNN 优于更快的 R-CNN。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。...往期推荐目标检测：RPN — Faster R-CNN 的主干使用这些方法让你的 Python 并发任务执行得更好 Axel – 用于 Linux 的命令行文件下载加速器为什么以及如何在多重假设检验中调整

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还在用肉眼找不同吗？这个技术轻松搞定

今天，我们将使用扩展ssim（结构相似性索引）方法，以便使用OpenCV和python可视化图像之间的差异。具体来说，我们将在两个输入图片的不同处绘制边界框。...你可以使用下面的OpenCV安装教程学习如何在系统上配置和安装python和OpenCV。...# 遍历轮廓 for c in cnts: # 计算轮廓的边界框，然后在两张输入图片中代表图片不同点的区域绘制边界框 (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c) cv2...首先，我们使用cv2.boundingRect计算轮廓周围的边界框。我们将相关的（x，y）坐标存储为x和y，此外将矩形的宽和高分别用w和h存储。...然后，我们使用这些值利用函数cv2.rectangle在每个图片上绘制一个红色的矩形。最后，我们显示对比图片的结果，包含将不同处框选出来的和阈值图片。

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从零开始学习 YOLOv8：目标检测与车牌识别实例

头部网络：最后，头部网络会输出每个物体的边界框和类别概率，完成目标的检测。它就像是一位“决策者”，告诉你每个目标在哪里，以及它是谁。...解析检测结果一旦检测完成，你可以提取检测到的边界框和置信度。...y2 = map(int, box) # 获取坐标 cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2) # 绘制边界框...每个图像对应一个文本文件，文件中包含每个目标的类别和边界框坐标。...通过这种结合，你可以准确地提取车牌号码，并在图像上绘制边界框及识别结果。 6. 封装成 API 6.1 环境准备首先，确保你已经安装了 Flask 和其他所需库。

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【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通（中篇二）

yolov10+bytetrack+pyqt5实现目标追踪

SSD（单次多盒检测）用于实时物体检测

3分钟实现人脸检测｜视觉进阶

【目标跟踪】相机运动补偿

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教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测

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你实操了吗？YOLOv5 PyTorch 教程

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