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本帖最后由 z13228604287 于 2021-7-22 15:27 编辑
变量名 | 类 型 | 静态 | 数组 | 备 注 | 类别 | 字节集 | | 0 | 网络 | 神经网络 | | | 图片 | 多维矩阵 | | | 斑点 | 多维矩阵 | | | 平均值 | 标量 | | | 未连接名称 | 文本向量 | | | 斑点集 | 多维矩阵向量 | | | i | 整数型 | | | 置信度集 | 小数向量 | | | 盒子集 | 矩形向量i | | | 索引集 | 整数向量 | | | 过滤索引集 | 整数向量 | | | 局索引 | 整数型 | | | 局文本 | 文本型 | | | 文本尺寸 | 尺寸数据结构i | | | 边框颜色 | 标量 | | | 文本颜色 | 标量 | | | 局矩形 | 矩形数据结构i | | | 调试输出 (文件是否存在 (编辑框1.内容 )) 类别 = 分割字节集 (读入文件 (编辑框1.内容 ), { 10 }, )调试输出 (文件是否存在 (编辑框2.内容 )) 调试输出 (文件是否存在 (编辑框3.内容 )) 视觉_从文件读取暗网 (网络.指针, 编辑框2.内容, 编辑框3.内容 ) 视觉_图像读取 (图片.指针, 编辑框4.内容, #读入_颜色 ) 如果真 (图片. 空 ()) 调试输出 (“图片加载失败!”)返回 ()视觉_来自图像的斑点Z (图片.指针, 斑点.指针, 1 ÷ 255, 608, 608, 平均值, 假, 假, #三十二位浮点数 )
网络. 设置输入 (斑点.指针, “”, 1, 平均值 )网络. 获取未连接的层名称 (未连接名称.指针 )变量循环首 (0, 未连接名称. 尺寸 () - 1, 1, i )调试输出 (未连接名称. 取数据 (i )) 变量循环尾 ()网络. 向前 (斑点集.指针, 未连接名称.指针 ) 视觉_目标检测 (图片.指针, 斑点集.指针, 0.2, 盒子集.指针, 置信度集.指针, 索引集.指针 )视觉_非最大抑制 (盒子集.指针, 置信度集.指针, 0.3, 0.2, 过滤索引集.指针, 1, 0 )调试输出 (“找到目标:”, 过滤索引集. 尺寸 ()) 计次循环首 (过滤索引集. 尺寸 (), i )局索引 = 过滤索引集. 取数据 (i - 1 )局文本 = 到文本 (类别 [索引集. 取数据 (局索引 ) + 1 ])局文本 = 局文本 + “:” + 到文本 (置信度集. 取数据 (局索引 )) + “%”视觉_获取文本尺寸 (局文本, #字体_衬线_简单, 0.5, 1, 0, 文本尺寸 ) 边框颜色.通道1 = 局索引 × 11 % 256 边框颜色.通道2 = 局索引 × 22 % 256 边框颜色.通道3 = 局索引 × 33 % 256 文本颜色.通道1 = 255 - 局索引 × 11 % 256 文本颜色.通道2 = 255 - 局索引 × 22 % 256 文本颜色.通道3 = 255 - 局索引 × 33 % 256 边框颜色.通道1 = 局索引 × 11 % 256 盒子集. 取数据 (局索引, 局矩形 )视觉_矩形i (图片.指针, 局矩形, 边框颜色, 1, 8, 0 )视觉_矩形ZR (图片.指针, 局矩形.左边 - 1, 局矩形.顶边, 局矩形.左边 + 文本尺寸.宽, 局矩形.顶边 - 文本尺寸.高, 边框颜色, -1, 8, 0 )视觉_放置文本Zi (图片.指针, 局文本, 局矩形.左边, 局矩形.顶边 - 2, #字体_衬线_简单, 0.5, 文本颜色, 1, 8, 假)计次循环尾 ()视觉_显示图像 (“小白鼠”, 图片.指针 )视觉_等待按键 (0 )
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提取码:4ypk
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