Nguồn dự đoán

Cách phân loại nguồn

classify_source kiểm tra giá trị trước khi mở hoặc tải bất kỳ thứ gì theo thứ tự sau. Quy tắc khớp đầu tiên được áp dụng.

Danh sách trộn nguồn trực tiếp với ảnh sẽ phát sinh TypeError. Chỉ số webcam âm sẽ phát sinh ValueError.

Bộ phân loại không bao giờ truy cập mạng, nên URL gõ sai chỉ lộ ra khi mở capture, không phải khi gọi predict.

Ảnh

from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") # Nguồn một ảnh trả về một Results, không phải danh sách.result = model(SAMPLE_IMAGE)print(len(result.boxes), "detections")

import numpy as npfrom PIL import Image from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") pil_image = Image.open(SAMPLE_IMAGE)array = np.asarray(pil_image)raw_bytes = open(SAMPLE_IMAGE, "rb").read() for source in (pil_image, array, raw_bytes):    result = model(source)    print(type(source).__name__, len(result.boxes))

from pathlib import Pathfrom PIL import Image from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE folder = Path("sample_folder")folder.mkdir(exist_ok=True)image = Image.open(SAMPLE_IMAGE)for index in range(3):    image.save(folder / f"frame_{index}.jpg") model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") # Thư mục trả về danh sách, mỗi ảnh một Results, sắp xếp theo đường dẫn.results = model(str(folder))print(len(results), "images")

libreyolo predict model=LibreYOLO9s.pt \  source=https://raw.githubusercontent.com/LibreYOLO/libreyolo/release/libreyolo/assets/parkour.jpg

Nguồn một ảnh chấp nhận bảy loại.

Mọi thứ được chuyển sang RGB trước khi tiền xử lý. Mảng NumPy là trường hợp duy nhất có thứ tự kênh nhập nhằng, nên color_format điều khiển thứ tự: "auto" (mặc định) giữ nguyên mảng, còn "bgr" đảo các kênh, đúng với yêu cầu của frame đọc bằng OpenCV.

Mảng số thực được scale lại theo phạm vi riêng: giá trị bằng hoặc dưới 1.0 được nhân với 255, còn giá trị cao hơn bị cắt vào [0, 255]. Mảng RGBA bỏ kênh alpha.

Mỗi loại đường dẫn từ xa cần một gói riêng và không gói nào được cài mặc định: requests cho http(s)://, boto3 cho s3:// và gcsfs cho gs://.

Thư mục

Thư mục được quét đệ quy và sắp xếp; mọi tệp có một trong các hậu tố sau trở thành ảnh: .jpg, .jpeg, .png, .gif, .webp, .bmp, .tiff, .tif. Mọi dạng khác trong thư mục bị bỏ qua. Thư mục rỗng trả về danh sách rỗng thay vì phát sinh lỗi.

Thư mục và danh sách là hai nguồn chấp nhận batch, chạy một forward pass xếp chồng cho mỗi nhóm trên các họ hỗ trợ. Xem Hiệu năng suy luận.

Tệp video

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") # Thay clip.mp4 bằng tệp video trên đĩa.for result in model("clip.mp4", stream=True):    print(result.frame_idx, len(result.boxes))

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") for result in model("clip.mp4", stream=True, vid_stride=3, save=True):    pass

Đường dẫn được tính là video khi hậu tố thuộc một trong các dạng .asf, .avi, .gif, .m4v, .mkv, .mov, .mp4, .mpeg, .mpg, .ts, .wmv, .webm.

.gif xuất hiện trong cả hai danh sách. Đường dẫn .gif truyền trực tiếp vào predict được mở dưới dạng video vì bước kiểm tra video chạy trước; tệp .gif trong thư mục được quét được tải dưới dạng ảnh tĩnh.

vid_stride xử lý mỗi frame thứ N và mặc định là 1. Khi không có stream=True, toàn bộ video được giải mã vào danh sách; nếu có trên 500 frame sau khi lấy bước, hệ thống phát cảnh báo đề xuất stream=True.

Mỗi Results từ video chứa frame_idx.

Webcam, luồng mạng và YouTube

import itertools from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") # Webcam chỉ số 0. Nguồn trực tiếp không kết thúc, nên hãy giới hạn vòng lặp.for result in itertools.islice(model(0, stream=True), 100):    print(result.frame_idx, len(result.boxes))

import itertools from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt")source = "rtsp://user:password@192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101" for result in itertools.islice(model(source, stream=True), 100):    print(result.frame_idx, len(result.boxes))

Nguồn trực tiếp không có giới hạn, nên cần stream=True. Nếu không có, predict phát sinh ValueError thay vì cố thu thập danh sách vô tận.

Frame được đọc trên thread nền, mỗi capture một thread. Theo mặc định, hàng đợi chỉ giữ frame mới nhất, nên mô hình chậm hơn camera sẽ bỏ qua frame thay vì tụt lại. stream_buffer=True giữ mọi frame đã capture, bảo toàn chúng nhưng làm độ trễ tăng dần.

Chỉ số webcam là int hoặc chuỗi chữ số. Trên Windows, capture được mở qua backend DirectShow trước rồi quay về backend mặc định nếu thất bại.

URL trang YouTube được phân giải thành URL media trực tiếp mà không tải video, việc này cần yt-dlp:

pip install "libreyolo[stream]"

Nhãn luồng được che thông tin trước khi ghi log hoặc dùng làm tên tệp. URL chứa thông tin xác thực xuất hiện dưới dạng user:***@host, còn chuỗi query bị loại khỏi nhãn luồng trực tiếp vì URL đã ký và bearer token nằm tại đó. ID video YouTube được giữ vì không phải thông tin xác thực.

Nhiều camera cùng lúc

import itertoolsfrom pathlib import Path from libreyolo import LibreYOLO Path("cameras.streams").write_text(    "# one source per line, blank lines and comments are skipped\n"    "rtsp://192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101\n"    "rtsp://192.168.1.65:554/Streaming/Channels/101\n",    encoding="utf-8",) model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt")for result in itertools.islice(model("cameras.streams", stream=True), 100):    print(result.frame_idx, len(result.boxes))

import itertools from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt")cameras = [0, "rtsp://192.168.1.64:554/Streaming/Channels/101"] for result in itertools.islice(model(cameras, stream=True), 100):    print(result.frame_idx, len(result.boxes))

Tệp .streams có một nguồn trên mỗi dòng. Dòng trống và dòng bắt đầu bằng # bị bỏ qua. Mọi dòng còn lại phải là chỉ số webcam, luồng mạng, URL YouTube hoặc đường dẫn tệp video; mọi dạng khác phát sinh ValueError nêu số dòng. Tệp rỗng phát sinh lỗi thay vì khởi chạy mà không có camera.

Danh sách hoặc tuple nguồn trực tiếp làm điều tương tự mà không cần tệp.

Mỗi capture có thread riêng và frame từ tất cả capture được ghép vào một generator. Mỗi lượt thăm dò từng luồng đang hoạt động và yield mọi dữ liệu đã sẵn sàng, nên camera chậm không cản camera nhanh, còn frame từ các camera khác nhau xen kẽ. Luồng kết thúc rời khỏi vòng quay trong khi các luồng khác tiếp tục.

Chụp màn hình

from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") # Khi không có stream=True, thao tác này lấy một frame.result = model("screen")print(len(result.boxes), "detections")

import itertools from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreYOLO9s.pt") # "screen <màn_hình> <trái> <trên> <chiều_rộng> <chiều_cao>"for result in itertools.islice(model("screen 1 100 200 512 256", stream=True), 50):    print(len(result.boxes))

Nguồn màn hình là từ screen theo sau bởi không, một, bốn hoặc năm số nguyên. Mọi số lượng khác phát sinh ValueError.

Tọa độ box là left top width height, tương đối với góc trên-trái của màn hình được chọn. Nguồn màn hình báo tốc độ frame bằng 30 chia cho vid_stride, cũng là tốc độ ghi video đã lưu. Capture cần gói mss:

pip install mss

Khi không có stream=True, nguồn màn hình lấy một frame và trả về một Results, tương đương việc dự đoán trên tệp ảnh đối với ảnh chụp màn hình. Với stream=True, nguồn capture đến khi vòng lặp bị dừng.

Giá trị predict trả về

Shape của giá trị trả về phụ thuộc vào nguồn và stream.

Một ảnh trả về chính đối tượng Results. Việc lập chỉ mục chọn một phát hiện, không phải ảnh, nên result[0] trên dự đoán một ảnh là box đầu tiên thay vì ảnh đầu tiên. Để biết các đối tượng đó chứa gì, hãy xem Làm việc với kết quả.

Nơi save ghi tệp

save=True ghi đầu ra có chú thích vào thư mục lượt chạy thay vì trả về dữ liệu đó.

Ảnh được đưa vào runs/detect/predict, runs/detect/predict2 và tiếp tục tự tăng, đồng thời giữ tên tệp nguồn. Mọi ảnh trong một tiến trình nằm trong cùng thư mục, nên hai thư mục đầu vào có cùng tên tệp sẽ ghi đè lẫn nhau. Ảnh trong bộ nhớ không có tên tệp để dùng lại và được đánh số image0, image1 rồi tiếp tục.

Video và nguồn trực tiếp được ghi thành một tệp .mp4 duy nhất đặt theo tên nguồn.

output_path ghi đè thư mục. Đường dẫn có hậu tố được coi là tệp, còn đường dẫn không có hậu tố được coi là thư mục. output_file_format chọn kiểu mã hóa ảnh tĩnh và chấp nhận jpg, png hoặc webp.

Sau khi lưu, đường dẫn đã ghi cũng được gắn vào kết quả dưới dạng result.saved_path.