| |  |  |  |  |  | AIWROK软件苹果找图YoloV5目标检测[YoloV5]方法小结 复制代码
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//🍎🔨🍎YoloV5目标检测[YoloV5]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,[0,0,1,1], 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, [0,0,1,1], 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 | 
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