Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →

Utilizarea API-ului Python Ultralytics și Obiectul Results în Învață Computer Vision: YOLO, Segment Anything & Viziune Computațională

Extragerea coordonatelor casetelor (xyxy), a scorurilor de încredere (conf) și a identificatorilor de clasă (cls).

Sintaxă & invocare
from ultralytics import YOLO; model = YOLO("yolo11n.pt"); results = model("cadru.jpg")

API-ul Python oferă acces direct la tensorii de ieșire ai rețelei:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
rezultate = model("strada.jpg")[0]

for box in rezultate.boxes:
    x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].tolist()
    incredere = float(box.conf[0])
    clasa_id = int(box.cls[0])
    nume_clasa = model.names[clasa_id]
    print(f"Detectat: {nume_clasa} ({incredere:.2f}) la [{x1:.0f}, {y1:.0f}, {x2:.0f}, {y2:.0f}]")

Permite integrarea rezultatelor în baze de date sau logici automate de decizie.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Utilizarea API-ului Python Ultralytics și Obiectul Results

Ai o întrebare despre Utilizarea API-ului Python Ultralytics și Obiectul Results sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.