AIWROK软件苹果找图YoloV5目标检测[YoloV5]方法小结
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//🍎🔨🍎YoloV5目标检测方法小结
//第一个方法：📌detectPercent预测
new YoloV5().detectPercent(Object,Double[],Single,Single,Int32)
//第二个方法：📌loadModel 加载模型
//初始化yolov5
var yolo = new YoloV5();
//加载模型,模型放到资源文件夹
var model;
yolo.loadModel('close.txt', 'close.param', 'close.bin', selfRunTime);
if (model != null)
{
printl('模型加载失败');
}
else
{
var img = screen.screenShotFull();
var detectArr = yolo.detectPercent(img,, 0.4, 0.45, 640);
printl(detectArr);
//记得释放图像否则内存溢出
img.close();
}
//释放yolo
yolo.close();
//截图
printl(aa=screen.screenShotFull())
//第三个方法：📌loadHtml 加载 HTML内容
new YoloV5().close()
📌detectPercent预测
类别详情说明
方法功能基于 YoloV5 模型，输入图像、区域等参数，进行目标检测并返回预测结果
方法签名Detect[] detectPercent(Object img, Double[] roi, Single prob, Single nms, Int32 msize)
返回值Detect[]（目标检测结果数组，元素为 Detect 类型，包含检测相关信息）
参数- Object img：输入的 Image 图像对象
- Double[] roi：检测区域（如坐标范围等，格式需符合规范）
- Single prob：检测阈值（用于筛选检测结果，如置信度阈值）
- Single nms：相交阈值（非极大值抑制的阈值，用于过滤重叠检测框）
- Int32 msize：图像尺寸（模型推理时使用的图像尺寸）
案例var yolo = new YoloV5();Image img = loadImage("test.jpg"); // 假设加载图像Double[] roi = new Double[]{0, 0, 100, 100}; // 假设区域Detect[] results = yolo.detectPercent(img, roi, 0.5f, 0.3f, 640); // 调用预测方法
📌loadModel 加载模型
类别详情说明
方法功能加载模型（通过标签文件、参数文件、数据文件及运行时环境，加载模型资源）
方法签名Boolean loadModel(String label, String param, String bin, Object runtime) （注：原方法签名中首参数 trial 应为 label，属拼写误差，结合参数说明修正 ）
返回值Boolean（加载成功返回 true，失败返回 false）
参数- String label：标签文件路径（存储模型分类标签，原文档拼写为 lable，推测为 label 笔误 ）
- String param：参数文件路径（模型参数配置文件 ）
- String bin：数据文件路径（模型权重等数据文件 ）
- Object runtime：运行时环境对象（提供模型运行依赖环境 ）
案例// 初始化 YoloV5 实例var yolo = new YoloV5();// 加载模型（标签、参数、数据文件放资源文件夹，runtime 为自定义运行时对象）var modelLoaded = yolo.loadModel('close.txt', 'close.param', 'close.bin', selfRunTime);if (!modelLoaded) { printl('模型加载失败');} else { // 截图、检测等后续操作（示例）var img = screen.screenShotFull(); var detectArr = yolo.detectPercent(img, , 0.4, 0.45, 640);printl(detectArr);img.close(); // 释放图像，避免内存溢出}yolo.close(); // 释放 YoloV5 资源
📌close释放模型
类别详情说明
方法功能释放模型资源，避免内存溢出（不再使用模型时调用）
方法签名Void close()
返回值Void
参数无
案例var yolo = new YoloV5();// （模型加载、推理等操作）yolo.close(); // 释放模型资源
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