AIWROK软件苹果找图YoloV5目标检测[YoloV5]方法小结

YYPOST群发软件 · 发表于 7 小时前

复制代码

📌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, [0,0,1,1], 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