o d?Zd e ee!ffd@dAZ"ddBe#j$dCed e#j$fdDdEZ%dBe#j$d e!fdFdGZ&dBe#j$d e!fdHdIZ'dBe#j$dJe(dKed e!fdLdMZ)dBe#j$dJe(fdNdOZ*dBe#j$dJe(fdPdQZ+ddBe#j$dCed e#j$fdSdTZ,dUdVZ-dWdXZ.dYed efdZd[Z/dd]e#j$d^ed e0fd_d`Z1daed efdbdcZ2dde0d efdedfZ3dde0d efdgdhZ4d e(fdidjZ5dkdlZ6d efdmdnZ7ded efdodpZ8d efdqdrZ9dsed efdtduZ:d efdvdwZ;dxed e(fdydzZde(de(d e0fddZ?ded e(fddZ@ddxed|e0d e eeffddZAdBe#j$ded e#j$fddZBdBe#j$defddZCdde(ded efddZDde(de(d e(fddZEdde#j$de(de(dede#j$d e(f ddZFddBe#j$de(dede0d df ddZGdsed e(fddZHde deded e fddZIde(d e(fddZJdBe#j$dede(fddZKddBe#j$dede(de0fddZLdBe#j$dede(fddZMdBe#j$dede(fddZNdBe#j$dede(fddZOddBe#j$dede(de0fddZPddBe#j$dede(de0fddZQde(d e(fddZJdBe#j$de de de def ddƄZRdBe#j$de(de(fddȄZSdBe#j$dede de(fdd̄ZTdde(de(ded e(fdd҄ZUdS)yolo_model_loderu:YOLO模型加载器类，使用纯ONNX Runtime进行推理NTdeviceverbosecCszd|_d|_|||_d|_d|_d|_d|_d|_ddi|_ ||_ d|_ d|_ g|_ d|_d|_d|_d|_i|_dS) u 初始化模型加载器 Args: device: 设备选择，可选 'cpu', 'cuda', 'auto'。默认为自动选择 verbose: 是否显示详细日志信息，默认为True NFdetectonnxrClass0?)session model_path_select_deviceris_model_loadedmodel_load_error model_type model_format input_size class_namesrusr_class_name input_name output_names input_shape is_warmed_upuse_independent_conf global_confclass_conf_thresholds)selfrrr'funcs\utils\model_utils.py__init__=s$   zyolo_model_loder.__init__messagecCs|jr t|dSdS)uZ 内部日志输出方法 Args: message: 日志消息 N)rprint)r&r*r'r'r(_log[s zyolo_model_loder._logreturncCsF|dkrdS|r|dr|S|r|rd|Stjr!dSdS)u 自动选择设备 Args: device: 指定设备，可选 'cpu', 'cuda', 'auto' 或具体的GPU编号如 '0', '1' Returns: 选择的设备字符串 cpucudacuda:cuda:0) startswithisdigittorchr/ is_available)r&rr'r'r(rds   zyolo_model_loder._select_devicercCsV|sdSt|}|sdd|fShd}|j|vr)dd|jd|fSdS)u 验证模型路径和格式 Args: model_path: 模型文件路径 Returns: (是否有效, 错误信息) )Fu模型路径不能为空Fu模型文件不存在: >.ptz.engine.onnxz .torchscript不支持的模型格式: u，支持的格式: )T)rexistssuffixlower)r&rZsupported_formatsr'r'r(_validate_model_pathysz%yolo_model_loder._validate_model_pathc Ks&zk||\}}|s||_WdS|jr%|jt|kr%|d|WdS|t|j }|d||d||dkrN|j |fi|WS|dkr\|j |fi|WSd|d |_||jWdSt y}zd t||_||jd |_ d|_WYd }~dSd }~ww) ub 从路径加载YOLO模型，根据文件后缀选择加载方式 - .onnx 文件使用 onnxruntime 直接加载 - .pt 文件使用 ultralytics YOLO 加载 Args: model_path: 模型文件路径 **kwargs: 其他参数，如 imgsz, conf, iou 等 Returns: 是否加载成功 Fu 模型已加载，路径相同: T正在加载模型: 检测到文件格式: r7r6r8，仅支持 .onnx 和 .pt模型加载失败: N)r=rrrstrr, unload_modelrr;r<_load_onnx_model_load_pytorch_model Exceptionr)r&rkwargsis_valid error_msgfile_exter'r'r(load_from_paths8   zyolo_model_loder.load_from_pathc Kszaddl}|d||j}t}|j||d|_t|}|t||_ d|_ d|_ d|_ |d|dd |d |j |d |j|d t|j|WdSty}zd t||_ ||j d|_d|_ d|_ WYd}~dSd}~ww)u(使用ONNX Runtime直接加载ONNX模型rNu3🔄 ONNX模型：使用ONNX Runtime直接加载...) providersrTu%✅ ONNX模型加载完成，耗时: .2f秒u 输入名称: u 输入形状: u 输出数量: uONNX模型加载失败: F) onnxruntimer,_get_onnx_providersrtimeZInferenceSessionr_extract_onnx_model_inforBrrrrrr!lenr _warmup_onnx_modelrF)r&rrGortrM start_time load_timerKr'r'r(rDs6     z!yolo_model_loder._load_onnx_modelc Ksxzts d|_WdS|dddlm}t}||dd|_t|}t|jdr2|j|j t ||_ d |_ z| Wn%tye}z|d |d|_d |_dd i|_WYd }~nd }~wwd|_d |_|d|dd|d|j|d|j|d|jrt|jndWdSty}zdt ||_||jWYd }~dSd }~ww)u)使用ultralytics YOLO加载PyTorch模型<ultralytics库未安装，请安装: pip install ultralyticsFu4🔄 PyTorch模型：使用ultralytics YOLO加载...rr r)tasktoptu:⚠️ 提取PyTorch模型信息失败，使用默认值: rrNTu(✅ PyTorch模型加载完成，耗时: rNrOu 类型: u 输入尺寸: u 类别数: UnknownuPyTorch模型加载失败: )ULTRALYTICS_AVAILABLErr, ultralyticsr rRmodelhasattrr[rrBrr_extract_pytorch_model_inforFrrrrrT)r&rrGr rWrXrKr'r'r(rEsF        z$yolo_model_loder._load_pytorch_model target_devicec CsNz|dkrddddfg}|d|WStjs%|d|dWSd}d |vr=z t|d d }Wnd}Y|tjkrO|d |d d}|d ddd}d|fdg}|d|tjrtj|}tj |j d}|d|d|dd|WSt y}z|d|difgWYd}~Sd}~ww)u'获取ONNX Runtime执行提供者配置r.CPUExecutionProviderZintra_op_num_threadsZinter_op_num_threadsu"🔧 配置ONNX CPU执行提供者#⚠️ CUDA不可用，回退到CPUr: ⚠️ GPU  不存在，使用GPU 0ZkSameAsRequestedZ HEURISTICT device_idarena_extend_strategycudnn_conv_algo_searchdo_copy_in_default_streamCUDAExecutionProvideru)🔧 配置ONNX CUDA执行提供者: GPU=@u GPU设备:  (.1fGB)u.⚠️ 配置ONNX提供者失败，使用CPU: N) r,r4r/r5rQintsplit device_countget_device_nameget_device_properties total_memoryrF)r&rcrMgpu_idcuda_provider_optionsgpu_name gpu_memoryrKr'r'r(rQsN *    z$yolo_model_loder._get_onnx_providerscCsr|jsdS|jd}|j|_|j|_|jr$t|jdkr$|jd|_dd|jD|_ ddi|_ d|_ dS) u提取ONNX模型信息NrrecSsg|]}|jqSr')name).0outputr'r'r( asz=yolo_model_loder._extract_onnx_model_info..rr) rZ get_inputsrrshaper!rTrZ get_outputsr rr)r&Z input_infor'r'r(rSRs   z)yolo_model_loder._extract_onnx_model_infocCs|jsdSt|jdr;t|jjdrt|jjjdd|_nt|jjdr;|jjj}t|tr8d|vr8|d|_nd|_t|jdrG|jj|_ nt|jdrZt|jjdrZ|jjj|_ d|_ dS) u提取PyTorch模型信息Nr`argsimgszryamlnamesr) r`ragetattrrrr isinstancedictrrr)r&Z yaml_dictr'r'r(rbgs       z,yolo_model_loder._extract_pytorch_model_infoc Cs|jr|jrdSzA|jrGg}|jD]}t|ts|dkr"|dq||qtjj| tj }|j d|j |id|_| dWdSWdStyd}z| d|WYd}~dSd}~ww)u预热ONNX模型NrrjTu🔥 ONNX模型预热完成⚠️ ONNX模型预热失败: )rr"r!rrBappendnprandomZrandastypefloat32runrr,rF)r&rdim dummy_inputrKr'r'r(rUs$    z#yolo_model_loder._warmup_onnx_modelc Cszddl}|dkrddd}d|fg}|jrtd|WStjs/|jr)td |dWSd}d |vrGz t|d d }Wnd}Y|tj kr[|jrYtd |d d}|dddd}d|fdg}|jrtd|td|tjrtj |}tj |j d}td|d|dd|WSt y|jrtdYdSty} z|jrtdt| WYd} ~ dSd} ~ ww)uW为指定设备优化ONNX Runtime执行提供者配置 - 按测试程序的可靠模式rNr.rerfrgrdu"🚀 配置ONNX CPU执行提供者rhrirjrkrlkNextPowerOfTwo EXHAUSTIVETrmrru)🚀 配置ONNX CUDA执行提供者: GPU=u CUDA提供者device_id: rsu GPU信息: rtrurv3⚠️ 无法导入onnxruntime，使用默认配置u(⚠️ 配置ONNX执行提供者失败: )rPrr+r4r/r5#_optimize_onnx_providers_for_devicerwrxryrzr{r| ImportErrorrFrB) r&rcrVcpu_provider_optionsrMr}r~rrrKr'r'r(rsd .     z4yolo_model_loder._optimize_onnx_providers_for_devicerf warmup_runsc CsJz|jr{t|jdr~|jrtd|dtjjdddtjd}g}t|D],}t }|jj |ddd |d }t |}| ||dkrR|jrRtd |d d q&t |dkrut|ddt |dd} |jrutd| d d d|_WdSWdSWdSty} z|jrtd| WYd} ~ dSWYd} ~ dSd} ~ ww)u"在指定设备上预热ONNX模型predictu🔥 在设备 u 上预热ONNX模型...rrdtypeF?rsaveconfr 首次预热: .3frOrjNu%✅ ONNX预热完成，平均时间: Tr)r`rarr+rrrandintuint8rangerR perf_counterrrrTsumr"rF) r&rcrr warmup_timesirW_ warmup_timeavg_warmup_timerKr'r'r(_warmup_onnx_model_on_devicesB       "z-yolo_model_loder._warmup_onnx_model_on_deviceexpected_devicec CszP|jsWdStjjdddtjd}t}|jj|dd|d}t|}|du}|jrN|dkr3d nd |d }|r=d nd }t d|d|d|dd|WSt yo} z|jrdt dt | WYd} ~ dSd} ~ ww)u.验证ONNX模型是否在期望设备上运行Frrrr)rrrNr.CPUzGPU ()u✅ 运行正常u❌ 运行异常u🔍 ONNX设备验证:  - u , 耗时: rrOu❌ ONNX设备验证失败: ) r`rrrrrRrrrr+rFrB) r&rZ test_inputrWresultinference_timesuccessZ device_typestatusrKr'r'r(_verify_onnx_device_usage s0  z*yolo_model_loder._verify_onnx_device_usage force_devicec Ks"zgts d|_WdS||\}}|s||_WdS|j}|j}|dur|dkr1d}|dnt|dkrLtjrDd}|dna|d d}nY| d r| d d }tjr|t |tj kr||}|d |t d |n)|d|dd}n|dkr|d}|d|n |d|d||_|jr|jt|kr|j|kr|jdur|d|d|WdS||d||d|t|j} |d| | dkr|j|fi|} n| dkr |j|fi|} nd| d|_||jWdS| s#||_WdS|d|d|j|d |j|d!|j|d"|j|d#|j|d$|jrat|jnd%WdSty} z||_d&t| |_|d'|jWYd} ~ dSd} ~ ww)(u( 从路径加载YOLO模型，支持强制指定设备 Args: model_path: 模型文件路径 force_device: 强制指定设备，可选值： - 'cpu': 强制使用CPU - 'cuda': 使用第一个GPU - 'cuda:0', 'cuda:1': 指定具体GPU - 'auto': 自动选择（默认行为） - None: 使用初始化时的设备设置 **kwargs: 其他参数，如 imgsz, conf, iou 等 Returns: 是否加载成功 rYFNr.u🔧 强制使用CPU设备r/r1u🔧 强制使用GPU: cuda:0rhr0rirju🔧 强制使用GPU: rku 不可用，回退到CPUautou🔧 自动选择设备: u⚠️ 无效的设备参数 'u'，使用默认设备u)模型已加载，路径和设备相同:  -> Tr>u目标设备: r?r7r6r8r@u✅ 模型加载成功:u 路径: u 设备: u 类型: u 格式: u 输入尺寸: u 类别数: r]rA❌ )r^rr=rr<r,r4r/r5r2rxrwryr+rrrrBr`rCrr;rDrErrrrrTrF) r&rrrGrHrIZoriginal_devicercr}rJrrKr'r'r(load_from_path_with_device.s             "z+yolo_model_loder.load_from_path_with_devicec Cszf|jrat|jdrdt|jjj}|dkr/|jdkr$|dWd S|d|Wd Sd|vr.SimpleResultcSs||_d|_dSN) raw_outputsr)r&rr'r'r(r)s zIyolo_model_loder._postprocess_onnx_outputs..SimpleResult.__init__N)__name__ __module__ __qualname__r)r'r'r'r( SimpleResults r)Zultralytics.engine.resultsrZultralytics.utils.opsrrr4Z from_numpyr enumeraterTrzerosrrr.numpyrrFrr+)r&rZoriginal_shaperrrrr4Z predictionsconf_thresholdZ iou_threshold detectionsrrZdetrrrKrr'r'r(rsB    8 z*yolo_model_loder._postprocess_onnx_outputscsDz|r t|dkr |WSg}|jr(tdtdt|jtd|ji}t|jdrC|jjrC|jj}|jrBtd|n|jrJtd|D]}t|dr|j d ur|j }t|dkrj| |qL|j }|j }g}tt|D]} t|| } t|| } |j} d } d }| |jvr|j| } d | d } | }n| |vr|| }||jvr|j|} d |d } |}|d ur|jD]Ottrd| d| t| g}| |vr|| }||||g|vs tfdd|Dr|j} dd } }nq| | k}| ||jrY| |vr8d|| dd nd}td| |d| dd| d| dd|d|rTdnd qt|rdd l}|j||jd}dd l}||}||j |_ |j j||j _| |t|}t |}|jrtd|d |d!qLdd l}dd l}||}||j |_ |!dt|j jj"d"kr|j jj"d"nd#f}|#|j jj$|j _| ||jrtd$qL| |qL|jrtd%|WSt%y!}z td&||jrdd l&}td'|'|WYd }~Sd }~ww)(u 应用独立置信度过滤 Args: results: 原始预测结果 Returns: 过滤后的预测结果 ru* 🔍 开始独立置信度过滤...u) 📋 当前独立置信度设置: u 📋 全局置信度: ru# 🏷️ 模型类别映射: u, ⚠️ 模型没有类别名称信息rNu全局u 独立ID(ru 独立名(classClassc3s|]}|kVqdSrr')rmatchZset_class_namer'r( BzKyolo_model_loder._apply_independent_confidence_filtering..u 独立匹配((u未知r9u 🎯 类别ID=u , 置信度=rz, u阈值=u , 匹配键=u ✅保留u ❌过滤ru 📊 过滤结果: ru 个检测框rju: ❌ 所有检测框都被独立置信度过滤掉u& ✅ 独立置信度过滤完成u( ❌ 独立置信度过滤失败: u 📍 错误详情: )(rTrr+rr%r$rar`rrrrr.r clsrrwfloatkeysrrBr<rextendanyrr4ZtensorboolrZdeepcopydataremptyrr[rrF traceback format_exc)r&rZfiltered_resultsZ model_namesrr confidences class_idsZ keep_maskrclass_id confidenceZclass_thresholdZthreshold_sourceZ match_keyZmodel_class_nameZpossible_matchesZ model_nameZkeepZmodel_name_infor4Z keep_indicesrZfiltered_resultoriginal_countZfiltered_countZempty_tensor_2drKr3r'r&r(rs               "   "     0  z8yolo_model_loder._apply_independent_confidence_filteringimagesc Ks|jstdz.g}t|D]$\}}|jr$|d|ddt||j|fi|}||q|WStyT}zdt |}|jrL||t|d}~ww)u 批量预测 Args: images: 图像列表 **kwargs: 预测参数 Returns: 预测结果列表 ru 处理图像 rjru批量预测失败: N) rrrrr,rTrrrFrB) r&r:rGrrrrrKrIr'r'r( predict_batchs"   zyolo_model_loder.predict_batch test_imagerunsc Cs|js tddS|}|dkr|nd}|jr|jnd}td|d|d|g}t|D]Y}t}z|jd krL|jj |d d d d d } n |j|d d d d} Wnt yt} ztd|dd| WYd} ~ q4d} ~ wwt|} | | |dkrtd| ddq4|stddSt |t |} t|} t|}td|d|dtd| ddtd| ddtd|dd| S)u 对比模型性能 Args: test_image: 测试图像 runs: 测试轮数 Returns: 平均推理时间 u.❌ 模型未加载，无法进行性能测试r.rru📊 开始性能测试: ru | 测试轮数: rg?rF)rrrr)rrru⚠️ 测试轮次 rj 失败: Nru 首次推理: rrOu"❌ 所有测试轮次都失败了u📈 性能测试结果 (rz):u 平均时间: u 最快时间: u 最慢时间: )rr+rrrrrRrr`rrFrrrTrr)r&r=r>rrrtimesrrWrrKrZavg_timeZmin_timeZmax_timer'r'r(benchmark_modelsH      z yolo_model_loder.benchmark_modelenabledc Cslz||_|rdnd}|jr|d|WdSty5}z|jr*|d|WYd}~dSd}~ww)u 开启或关闭分类独立置信度功能 Args: enabled: True启用分类独立置信度, False使用全局置信度 Returns: bool: 设置是否成功 启用禁用u分类独立置信度功能已Tu)设置分类独立置信度功能失败: NF)r#rr,rF)r&rCrrKr'r'r(set_independent_conf_enableds  z-yolo_model_loder.set_independent_conf_enabledr!c Csz*d|kr dksn|jr|d|WdS||_|jr(|d|WdStyH}z|jr=|d|WYd}~dSd}~ww) u 设置全局置信度阈值 Args: conf_threshold: 置信度阈值 (0.0 - 1.0) Returns: bool: 设置是否成功 r??u3置信度阈值必须在0.0-1.0之间，当前值: Fu#全局置信度阈值已设置为: Tu设置全局置信度失败: N)rr,r$rF)r&r!rKr'r'r(set_global_confidences z&yolo_model_loder.set_global_confidencec Cszhd|kr dksn|jr|d|WdSt|tr$|}|}n/t|trC|dkr;|jr8|d|WdS|}||}n|jrP|dt|WdS||j|<|jrf|d|d |Wd Sty}z|jr}|d t|WYd }~dSd }~ww) u> 设置单个分类的置信度阈值（支持类别ID或类型名） Args: class_identifier: 类别标识符，可以是int(类别ID)或str(类型名) conf_threshold: 置信度阈值 (0.0-1.0) Returns: bool: 设置是否成功 r?rGu*置信度阈值必须在0.0-1.0范围内: Fru+类别ID必须是非负整数，当前值: u#不支持的类别标识符类型: u类别 u 置信度阈值已设置为: Tu设置分类置信度失败: N) rr,rrBrwget_class_namerr%rF)r&Zclass_identifierr!rZ display_namerKr'r'r(set_class_confidences8     z%yolo_model_loder.set_class_confidencecCs|j|jt|jt|jd}|jr5t|j}t|j}|dd|d|d<t|j||d<|Sd|d<|j|d<|S)u{ 获取独立置信度设置状态 Returns: dict: 独立置信度状态信息 )u独立置信度启用u全局置信度u类别置信度设置数量u类别置信度详情rru类别置信度范围u推荐预测置信度u 未设置)r#r$rTr%rrrr)r&rrZmax_confr'r'r(!get_independent_confidence_status9s z2yolo_model_loder.get_independent_confidence_statuscCs*d|_d|_i|_|jr|ddSdS)u9 重置所有置信度设置为默认值 Fru$置信度设置已重置为默认值N)r#r$r%rr,rr'r'r(reset_confidence_settingsRs z*yolo_model_loder.reset_confidence_settingsc Cslz |jsWdS|jdkrr|jrrzD|j}d|vrQtjdd}|dur>|dkr>dd|d D}|r>d |d WWSt|d rMd |j vrM|j WWSWWd SWWdSt yq}z|j rg| d|WYd}~nd}~ww|jdvrt|drz`t|j drt|j j drt|j j d}|dur|j }|jdkr|jdurd |jWWSd WWS|jWWSt|j d rt|j j }|WWSt|j drt|j j d rt|j j j WWSWnt y}z|j r| d|WYd}~nd}~ww|j r| d|j r |j WSdWSt y5}z|j r"| d||j r)|j ndWYd}~Sd}~ww)u 获取模型实际运行的设备 Returns: str: 实际设备名称，如 'cpu', 'cuda:0', 'cuda:1' 等 unknownrrrZCUDA_VISIBLE_DEVICESNr9cSs g|] }|rt|qSr')stripr3rwrxr'r'r(rps z=yolo_model_loder._get_actual_model_device..,r0rrr1r.u(⚠️ 检查ONNX会话提供者失败: )r\ZpthZ torchscriptr`rr/u(⚠️ 检查PyTorch模型设备失败: u=⚠️ 无法获取模型实际设备，使用设置的设备u*⚠️ 获取模型实际设备时出错: )rrrZ get_providersrrrrxrarrFrr,r`rrrrrB)r&rMZ cuda_visibleZgpu_idsrKZ first_paramZ param_devicerr'r'r(r]sd   "    z)yolo_model_loder._get_actual_model_devicec Csz&||}|jrt|jdr|j|||_|jr$|d|jWdStyD}z|jr9|d|WYd}~dSd}~ww)u 设置计算设备 Args: device: 设备名称 Returns: 是否设置成功 r[u设备已切换到: Tu设备切换失败: NF) rrrar`r[rrr,rF)r&rZ new_devicerKr'r'r( set_devices  zyolo_model_loder.set_devicecCs ||_dSr)r)r&rr'r'r(set_class_namess z yolo_model_loder.set_class_namesr7cCs<|jdur||jvr|j|d|S|j|d|S)u 根据类别ID获取类别名称（可以根据实际模型自定义） Args: class_id: 类别ID Returns: str: 类别名称 Nr$)rrr)r&r7r'r'r(rIs zyolo_model_loder.get_class_namecCsg}z|r t|dkr|jr|d|WS|d}|jdus't|jdkr2|jr/|d|WS|jj}|jj}|jj}|jrX|dt|dt t|D]}|| t \}} } } t ||} t ||} t || d}t | | d}t | |}t | | }||}| | }| }| }| }t|jdrzt |jj|}||d}WnY| |t |t | t | t | ||||d t|d t|d t|d ||d }|||jr|d |d |d| d| dd|d| d| d| d|q^|jr |dt|d|WStyE}z|jr9|dt||WYd}~Sd}~ww)u 从YOLO模型推理结果中提取检测框信息为结构化列表 Args: model_results: YOLO模型推理结果 Returns: list: 检测框信息列表，每个元素包含： { "类型编号": int, # 类别ID "类型字符": str, # 类别名称 "AOI位置": { # 边界框坐标 "x1": int, "y1": int, "x2": int, "y2": int, "center_x": int, "center_y": int, "width": int, "height": int }, "检测置信度": float, # 原始检测置信度 "分类置信度": float, # 分类置信度（如果可用） "综合置信度": float, # 综合置信度分数 "面积": int, # 检测框面积 "索引": int # 检测结果索引 } ru⚠️ 无检测结果可提取Nu⚠️ 未检测到任何目标u📋 开始提取  个检测结果rfcls_confx1y1x2y2center_xcenter_ywidthheightre 类型编号 类型字符 AOI位置检测置信度u分类置信度u综合置信度面积索引u - 检测rz(ID:u ), 置信度:ru , 位置:[rQu ], 面积:u✅ 成功提取 u❌ 提取检测结果失败: )rTrr,rZxyxyr.r rr+rrrwr,rIrarUroundrrFrB)r& model_resultsdetection_listrrr5r6rrWrXrYrZr8r7r[r\r]r^area class_nameZdetection_confidenceZclassification_confidenceZcombined_confidenceZdetection_inforKr'r'r(extract_detection_lists           z'yolo_model_loder.extract_detection_listrhc Cs|s diiidSi}g}g}|D]}|d}||dd||<||d||dqddl}t||tt|dtt|dt||dt||dd t|t|t||d t |d d}|S) u 获取检测结果的统计摘要 Args: detection_list: 检测结果列表 Returns: dict: 统计摘要信息 r)总数 类别统计置信度统计u 面积统计rarjrcrdNre)u 最小值u 最大值 平均值u 中位数rf)u 最小面积u 最大面积u 平均面积u 总面积) rrr rTrfrrmeanmedianr) r&rhZ class_countr5Zareas detectionrjrsummaryr'r'r(get_detection_summaryAs:   z&yolo_model_loder.get_detection_summaryroverlap_thresholdc Csz|r t|dkr |WS|jr"|d|d|dt|i}|D]}|d}||vr4g||<|||q&g}d}|D]Y\}}|rP|ddnd|} |jri|d | d |d t|d t|dkru||qD|||} t|t| } || 7}|jr|d | dt| d|| qDt|D]\} }| |d<q|jr|d|dt||dt||d|d |WSty} z|jr|dt | |WYd} ~ Sd} ~ ww)u+ 合并同类别的重叠检测框 Args: detection_list: 检测结果列表 overlap_threshold: 重叠度阈值 (0.0-1.0)，高于此阈值的同类框将被合并 Returns: list: 合并后的检测结果列表 rju+🔄 开始合并同类框，重叠阈值: rNu 原始检测框数量: r`rrar$u 处理类别 z (ID:u)，共 u 个框u 合并了 u 个框，剩余 u 个reu✅ 合并完成:u 原始框数: u 合并后框数: u 总共合并: u❌ 合并同类框失败: N) rTrr,rrr._merge_boxes_in_classrrFrB)r&rhruZ class_groupsrrr7 merged_listZ total_mergedr"rjZmerged_class_boxes merged_countrrKr'r'r(merge_same_class_boxesssR "      z'yolo_model_loder.merge_same_class_boxesr"c Cst|dkr|Sg}t}t|D]c\}}||vrq|g}|h}t|D]!\} } || ks0| |vr1q$||| } | |krE|| || q$t|dkrj||} || |||jri| dt|dq||||q|S)u 合并同一类别中的重叠框 Args: detections: 同一类别的检测结果列表 overlap_threshold: 重叠度阈值 Returns: list: 合并后的检测结果列表 rju 合并 u 个重叠框) rTsetr_calculate_overlap_ratioradd_merge_multiple_boxesupdaterr,) r&r"ruZ merged_boxesZ used_indicesrZ detection_iZoverlapping_boxesZoverlapping_indicesjZ detection_j overlap_ratio merged_boxr'r'r(rvs6          z&yolo_model_loder._merge_boxes_in_class detection1 detection2c Cs"zp|d}|d}|d|d|d|df\}}}}|d|d|d|df\} } } } t|| } t|| }t|| }t|| }| |ksI||krLWdS|| ||}|d}|d}t||}|dkrl||}|WSd}|WSty}z|jr|d t|WYd }~dSd }~ww) u  计算两个检测框的重叠度 (重叠面积 / 较小框面积) Args: detection1: 第一个检测框 detection2: 第二个检测框 Returns: float: 重叠度比例 (0.0-1.0) rbrWrXrYrZr?rdru⚠️ 计算重叠度失败: N)rrrFrr,rB)r&rrZaoi1Zaoi2Zx1_1Zy1_1Zx2_1Zy2_1Zx1_2Zy1_2Zx2_2Zy2_2 overlap_x1 overlap_y1 overlap_x2 overlap_y2 overlap_areaZarea1Zarea2Z smaller_arearrKr'r'r(r{s2 $$     z)yolo_model_loder._calculate_overlap_ratiorc CsFt|dkr |dSt|ddd}tdd|D}tdd|D}td d|D}td d|D}t||d }t||d }t||} t||} | | } d d |D} t| } |d|dt|t|t|t|||| | dt| dt| dt| d| |dd}|jr|d| dd| d| d| |S)u 合并多个检测框为一个 Args: boxes: 要合并的检测框列表 Returns: dict: 合并后的检测框 rjrcS|dS)Nrcr'rPr'r'r(%z8yolo_model_loder._merge_multiple_boxes..)keycs|] }|ddVqdS)rbrWNr'rZboxr'r'r(r'(z9yolo_model_loder._merge_multiple_boxes..csr)rbrXNr'rr'r'r(r')rcsr)rbrYNr'rr'r'r(r'*rcsr)rbrZNr'rr'r'r(r'+rrfcSsg|]}|dqS)rcr'rr'r'r(r5sz:yolo_model_loder._merge_multiple_boxes..r`rarVrerer_u 合并框: 置信度ru, 尺寸rPu, 面积)rTrrrwrfrr,)r&rZbest_boxZx1_minZy1_minZx2_maxZy2_maxr[r\r]r^rir5Zmax_confidencerr'r'r(r}sD    $z&yolo_model_loder._merge_multiple_boxesc Csz3t|}|dkr d WS|||}||||t|}d|dt|d|d}d|fWSty[}zdt|}|jrM|d |d |fWYd }~Sd }~ww) u7 就地合并重叠的同类检测框（直接修改原列表） Args: detection_list: 检测结果列表（会被直接修改） overlap_threshold: 重叠度阈值 Returns: tuple[bool, str]: (是否成功, 操作信息) rjT#检测框数量 <= 1，无需合并u合并完成: 原始u个框 → 合并后u个框 (合并了u个)u合并检测框失败: rFN)Tr)rTryclearr.rFrBrr,) r&rhrur9rwrxZ result_msgrKrIr'r'r($merge_overlapping_detections_inplaceRs"     z5yolo_model_loder.merge_overlapping_detections_inplace deleted_listc(Csvz|dus t|dkr|jr|d|WS|}|jr)|dt|ddddd d d d }gd }|D]R}z|d}|d}|d} |d} |d} |d} | d} | d}| d}| d}||vrn||}n||t|}t|| |f||f|d|d| ddg}tj}d}d}d}d}g}|D]}t||||\\}}}t||}| ||qt||d}| }||}|dkr||}|||j dkr|j d|d }|} t| |d|df||d||f|d!t | d"|d#d|t |D]\}!}||!d|}"t ||||"f||d$|q| d%}#| d&}$|jrK|d'| d(|d)| dd*| d+|d+|d+|d,Wq8tyk}%z|jra|d-|%WYd}%~%q8d}%~%wty}&z|jr|d.t|&WYd}&~&q8d}&~&ww|jr|d/|WSty}'z|jr|d0t|'|WYd}'~'Sd}'~'ww)1u, 根据检测结果列表在图像上标注检测框 Args: image: 输入图像 (numpy.ndarray) deleted_list: 检测结果列表，每个元素包含完整的检测信息 Returns: np.ndarray: 标注后的图像 Nru(⚠️ 检测列表为空，无需标注u🎯 开始标注 rTrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrjrfrre))rr)rr)rrr)rrrr`rarbrcrdrerWrXrYrZrfz :r rrjrr<r皙?皙?rrrr[r\u ✅ 标注完成 - 索引:u , 类别:u , 置信度:u , 坐标:[rQ]u/ ❌ 检测数据格式错误，缺少字段: u& ❌ 标注单个检测结果失败: u"✅ 所有检测结果标注完成u❌ 标注检测结果失败: )rTrr,rr rectangleFONT_HERSHEY_SIMPLEX getTextSizerrrZ addWeightedrputTextKeyErrorrFrB)(r&rrZannotated_image class_colorsZdefault_colorsrrr7rjZ aoi_positionr8rirrWrXrYrZcolorZ label_partsfont font_scale thickness line_heightZmax_text_widthZ text_heightsZ label_part text_width text_heightbaseline total_heightZlabel_xZlabel_yZoverlayrtext_yr[r\ZkederKr'r'r(draw_detections_from_listvs          z*yolo_model_loder.draw_detections_from_listc Cs|z|sWdS||}|d}|d}|dd}d|}ddd |D}d |d } tj} d } d } ||| g} d}d}| D]}t|| | | \\}}}t||}|||d7}qBt|d|d|dfddt|d|d|dfdd d}| D]}t||d|f| | d| |d7}qWdSt y}z|j r| dt |WYd}~dSWYd}~dSd}~ww)u 在图像顶部绘制检测统计摘要 Args: image: 要绘制的图像 deleted_list: 检测结果列表 Nrlrmrnroztotal_count : r cSsg|] \}}|d|qS)rir')rr+countr'r'r(r5 sz;yolo_model_loder.draw_detection_summary..zavg_confidence: rg333333?rfrr)r<r<rrrrrru!⚠️ 绘制统计摘要失败: ) rtr rrrrrrrrFrr,rB)r&rrrs total_countZ class_statsZavg_confidenceZ summary_textZ class_textZconfidence_textrrrtexts max_widthrtextrrrrrKr'r'r(draw_detection_summary sR       "z'yolo_model_loder.draw_detection_summaryF deleted_item scale_masksc Cs\zlt|ts|jr|dWdS|dd}|di}|dd}|||}|jrc|d||rW|d |d d d |d d |d|dd|d|d|r^dndg|d<d|d<d|d<d|d<d|d<|sd|d<|jr|dWdS|d dsd!|d<|jr|d"|d#d$WdS|d%d}|dkrd&|d<|jr|d'WdS|jr|d(|d)g}t|d*D]\} } z| d+} |jr|d,| d-| d.d/d0| jt| jd1kr| jdd2kr| d} n| jd1d2kr| dn | dddddf} | j t j t j fvr2| d3k t jd4} n | dk t jd4} t | dkrS|jrQ|d5| d6Wq|| ||||d7} | r| d8r| d8D]}| d9| |d:<| d.d|d;<| dt| d8d?n|jr|d5| d@t | dkdAWqty}z%|jr|dB| dCt|ddl}|dD|WYd}~qd}~ww|rZ|jdEdFdGdHt|D]\}}||dI<|dk|dJ<q||d<t||d<d|d<d |d<|dKd}|t|d*kr<|d*|d+|d<|dj|d<|jrW|dLt|d?|dM|ddNWdGSdO|d<|jrk|dP|dQWdSty}z3|jr|dRt|t|trg|d<d|d<d|d<d#|d<d|d<d|d<WYd}~dSd}~ww)Su[ 从单个deleted字典中提取轮廓信息，直接使用其内部的sam_result Args: deleted_item: 单个检测结果字典，包含sam_result字段 scale_masks: bool, 是否将掩码数组也缩放到原始图像尺寸 - True: 缩放掩码到原始尺寸（消耗更多内存，但坐标一致） - False: 保持掩码为推理尺寸，只缩放坐标点（默认，效率更高） Returns: bool: 是否成功提取轮廓 该方法会在deleted_item中添加以下字段： "轮廓列表": [轮廓信息列表] "轮廓总数": int "主要轮廓索引": int "轮廓处理状态": str "原始完整掩码": np.ndarray "掩码形状": tuple u❌ 输入不是字典格式Frar]rb sam_resultNu"🔍 提取单个检测项轮廓: u 📐 缩放信息: scale_x=scale_xr , scale_y=scale_yu 推理尺寸: inference_sizeu, 原始尺寸: original_sizeu 🎯 掩码缩放模式: rDrE 轮廓列表r 轮廓总数r主要轮廓索引u原始完整掩码rr 掩码形状Z no_sam_result轮廓处理状态u ❌ 无sam_result数据rZ sam_failedu ❌ SAM处理失败: ru 未知错误 mask_countZno_masksu ❌ SAM结果中无掩码u 📊 处理 u 个SAM掩码masks mask_arrayu 处理掩码 : 面积= mask_areazN/Au , 形状=rfrjrru ⚠️ 掩码 u 为空掩码，跳过r contour_list mask_indexu来源掩码索引u来源掩码面积 is_largestu是否来自最大掩码u ✅ 提取到 个轮廓u, 未提取到轮廓 (掩码非零像素数: ru ❌ 处理掩码 时出错: u 详细错误: cSr)N 轮廓面积r'rr'r'r(r rzByolo_model_loder.extract_single_deleted_contours..T)rreverse 轮廓索引是否主要轮廓largest_mask_indexu ✅ 成功提取 u 主要轮廓面积: rZno_contours_foundu ❌ 从 u% 个掩码中未提取到任何轮廓u%❌ 提取单个deleted轮廓失败: )rrrr,r_calculate_scale_inforrrTrrrfloat64rrr_extract_contours_from_maskr.rFrBr3r4sort)r&rrrjaoi_infor scale_inforZall_contours_infoZmask_idx mask_infor binary_maskZ contours_infocontourmask_er3idxrrKr'r'r(extract_single_deleted_contoursZ s      "    & . "    z0yolo_model_loder.extract_single_deleted_contoursrc Csfz|d}|dur|jr|dWdSt|dr%|jdd\}}n |jr-|dWdSd}d\}}|rf|d} | rR| \}}||f}|jrR|d ||sf|d } | rf|jrf|d | |s|rd |vr|d r|d d } | d} | durt| drt| jdkr| jdd\}}||f}|jr|d||sd}|\}}|jr|d|||} ||}| ||||f||||d|r|drdndd }|jr|d|d|d||d|d||d| dd|d|d|d|WSty2}z|jr'|dt|WYd}~dSd}~ww) u 计算从SAM推理尺寸到原始图像尺寸的缩放信息（支持动态推理尺寸） Args: deleted_item: 检测结果字典，包含原始图像信息 sam_result: SAM推理结果，包含推理参数和实际推理尺寸 Returns: dict: 缩放信息字典，如果无法计算则返回None rNu& ❌ 无法获取原始图像信息rrfu# ❌ 原始图像格式不支持NNinference_actual_sizeu0 📐 从sam_result获取实际推理尺寸: ru' 📐 sam_result中的原始尺寸: rrru, 📐 从掩码数组获取推理尺寸: )rru: ⚠️ 无法获取实际推理尺寸，使用默认: TZdynamicfallback) rrrrinference_widthinference_heightoriginal_widthoriginal_heightZis_dynamic_inferenceinference_methodu0 ✅ 计算缩放信息成功 (动态推理):u 原始尺寸: rPu 推理尺寸: u 缩放比例: X=r, Y=u 推理方法: ru" ❌ 计算缩放信息失败: )rrr,rarrTrFrB)r&rroriginal_imagerrrrrZ actual_sizeZoriginal_size_from_samZ first_maskrrrrrKr'r'r(r s         z&yolo_model_loder._calculate_scale_infoseg_maskrrrcBsl ddl}ddl}z t||js||}|j|jkr)||dk|dkBr)|}nC|j|j|j fvrO| |dkrD|dk |jd}n(|dk |jd}n|j|jkr`|dk |jd}n | |j}|dkd}|j r| |dk} |d|jd| |||j|j\} } | s|j r|d WdS|j r|d t| d |d d} |d d} g}g}t| D]8\}}z||}||d}|dkr|j r|d|d|Wq||||\}}}}||}|ddkrt|d|d}t|d|d}n ||d||d}}||}||}|dkr1||nd}|dkrCd|j|||nd}||}|dkrR||nd} d}!t|dkrz9||}"|"d}#|#ddkr|#ddkrt |#d}$t|#d}%|$dkr| d|%|%|$|$nd}!Wnd}!Y|r|dd|ddt|}t|}t|}t|}t|}t|}t|}|t }|j r|dddd|dkr||nd}&i}'|durt|jdkrz|j!|j|jd}(|"|(|gd|jdd\})}*|j#|(|*|)f|j$d}+|+dk} |%| r|| },t|,dkr|j&|,dd }-|j'|,dd }.t(t)|-ddt(t)|-ddt(t)|-ddd!t(t)|.ddt(t)|.ddt(t)|.ddd!tt|,d"}'|j r|d#|d$t|,d%|-dd&d'|-dd&d'|-dd&d( n7dddd!dddd!dd"}'|j r|d#|d)ndddd!dddd!dd"}'|j r|d#|d*WnRt*y}/z%|j r|d+|d,t+|/dddd!dddd!dd"}'WYd}/~/n%d}/~/wwdddd!dddd!dd"}'|j r?|dur?|d#|d-t|t|t(|d||||d.| || || ||| ||d/||d0| || |d0t(|dt(|dt(| dt(|!dt(|&d|'d1dddd!|'d2dddd!|'d3dd4t|d5d5dddd|j|,d6d-d7d8 }0||0|j r|d#|dt|d9|d:d;t|Wqt*y}1z|j r|d<|d=t+|1WYd}1~1qd}1~1ww|sWdSt|D]\}2}0z| |2}|r|r|dd|dd|d>|jdd}3|3\}4}5||}6||g |j.}7|6|g |j.}8|j!|4|5f|jd}(|"|(|7gd|j!|4|5f|jd}9|j/|9|7gd6dtt d?|7,d6d-|0d@dA<|8,d6d-|0d@dB<d>|0d@dC<|j r|dD|2dE|5dF|4|dGddHdn|j0||jd}(|"|(|gd|j0||jd}9|j/|9|gd6ddd?||}6|,d6d-}:|6,d6d-};|rD|dd|dd|d>|j}3fdIdJ|:D}<fdKdJ|;D}=|<|0d@dA<|=|0d@dB<d>|0d@dC<|j rC|dD|2dL|dGddHdn|:|0d@dA<|;|0d@dB<d>|0d@dC<|rx|dd|dd|dM|j|d>|j|dN|0d@dO<nd|0d@dO<|(|0d@dP<|9|0d@dQ<|j r| |(dk} | |9dk}>|dD|2dR| dS|>Wqt*y}?z6|j r|dT|2dUt+|?|j0||jd|0d@dP<|j0||jd|0d@dQ<g|0d@dB<WYd}?~?qd}?~?ww|r|1|}@|@t|krd||@dV<nd6}@|t||@||jdWWSt*y5}Az|j r*|dXt+|AWYd}A~AdSd}A~Aww)Yu 从分割掩码中提取轮廓信息 Args: seg_mask: 分割掩码数组 aoi_info: AOI位置信息 scale_info: 缩放信息字典，包含从推理尺寸到原始图像的缩放参数 { "scale_x": float, # x方向缩放因子 "scale_y": float, # y方向缩放因子 "inference_size": tuple, # SAM推理尺寸 "original_size": tuple # 原始图像尺寸 } scale_masks: bool, 是否将掩码数组也缩放到原始图像尺寸 - True: 缩放掩码到原始尺寸（消耗更多内存，但坐标一致） - False: 保持掩码为推理尺寸，只缩放坐标点（默认，效率更高） original_image: 原始图像数据，用于计算轮廓内像素的RGB统计信息 Returns: dict: 轮廓信息字典，包含轮廓列表和统计信息 rNrrGru 掩码处理: 形状=u, 非零像素=u 未找到任何轮廓u 找到 rrWrXTru 跳过过小轮廓 rZm00Zm10Zm01rfrerjrru& 应用坐标缩放: scale_x=rrrr)Z interpolation)Zaxis)RGB) RGB均值 RGB中值 像素数量u 轮廓 u RGB统计: 像素数=u , RGB均值=(rurQru' RGB统计: 掩码区域无有效像素u RGB统计: 掩码为空u ⚠️ 计算轮廓 u RGB统计时出错: u1 RGB统计: 原始图像不是3通道彩色图像rPyr]r^)rWrXrYrZ)rPrrrr)u凸性u 圆形度u 矩形度u 离心率u 紧密度rrrFr)单独轮廓掩码轮廓边界掩码轮廓点坐标轮廓凸包点ru原始轮廓点) rru 轮廓长度 边界框绝对边界框u 轮廓中心 绝对中心u 轮廓特征u 轮廓点数rfilter轮廓掩码数据u , 周长=rNu , 点数=u ⚠️ 处理轮廓 rr)rrrr掩码坐标系u 轮廓 u!: 掩码已缩放到原始尺寸 rPu 缩放因子: X=rc,g|]}t|dt|dgqSrrjrwrr\rrr'r(r ,z@yolo_model_loder._extract_contours_from_mask..crr r r r r'r(r r u,: 坐标已缩放，掩码保持推理尺寸r)rrrrZ masks_scaled 缩放信息rru: 掩码像素=u, 边界像素=u ⚠️ 生成轮廓 u 掩码数据时出错: r)rrZmain_contour_indexu 原始掩码ru$⚠️ 从掩码提取轮廓失败: )2rr rndarrayarrayrrallrrrrrrr,rZ findContoursZ RETR_EXTERNALZCHAIN_APPROX_SIMPLErTrrZ contourAreaZ arcLengthrZ boundingRectZmomentsrwZ convexHullZpiZ fitEllipsersqrtrfillPolyrZ INTER_NEARESTr/rprqrfr,rFrBreshapetolistint32 drawContoursZ zeros_likeargmax)Br&rrrrrrrrZ mask_pixelsZcontoursrZaoi_x1Zaoi_y1rZ contour_areasrrriZ perimeterrPrrrMcxcyhullZ hull_areaZ convexityZ circularityZ rect_areaZrectangularityZ eccentricityZellipseZaxesabZ compactnessZ rgb_statsZsingle_contour_maskZ roi_heightZ roi_widthZroi_maskZ masked_pixelsZrgb_meanZ rgb_medianZrgb_e contour_infoZ contour_errZ target_heightZ target_widthZ current_hullZscaled_contourZ scaled_hullZcontour_boundary_maskcontour_points hull_pointsZscaled_contour_pointsZscaled_hull_pointsZboundary_pixelsrZmain_contour_idxrKr'r r(rs s  "            $   (          @(     ,,                         z,yolo_model_loder._extract_contours_from_maskr333333? draw_type mask_alphac Cszt|ts|jr|dWdS|ddkr*|jr'|d|ddWdS|dg}|s=|jr:|dWdS|d d }|d d }|jr\|d |d|dt|||}|dkrm||||nb|dkrz|||||nU|dkr| |||nI|dkr| |||n=|dkr| |||n1|dkr| ||||dn"|dkr| ||||dn|jr|d|d|||||||||jr|d|WdSWdSty} z|jr|dt| WYd} ~ dSd} ~ ww)u: 在图像上绘制检测项的轮廓掩码 (直接修改输入图像) Args: image: 输入图像 (BGR格式) - 将被直接修改 deleted_item: 检测结果字典，包含轮廓信息 draw_type: 绘制类型，可选值： - "contour": 绘制轮廓线条（默认） - "mask": 绘制半透明填充掩码 - "hull": 绘制凸包 - "boundary": 绘制边界线 - "points": 绘制轮廓点 - "combined": 组合绘制（轮廓+凸包+中心点） - "all": 绘制所有类型 mask_alpha: 掩码透明度，范围0-1（仅在draw_type为"mask"时使用） Returns: None: 直接修改输入图像，无返回值 u"❌ deleted_item不是字典格式Nrru!⚠️ 轮廓处理状态异常: rMru⚠️ 轮廓列表为空rar]r`ru🎨 绘制轮廓: u , 类型: u , 轮廓数: rmaskrboundarypointsZcombinedgffffff?ru⚠️ 未知的绘制类型: u，使用默认轮廓线条u✅ 轮廓绘制完成: u❌ 绘制轮廓失败: )rrrr,rrT_get_draw_colors_draw_contour_lines_draw_filled_masks_draw_convex_hulls_draw_boundaries_draw_contour_points_draw_combined_draw_all_types_add_contour_labelsrFrB) r&rrr#r$rrjr7colorsrKr'r'r(draw_deleted_mask s\        z"yolo_model_loder.draw_deleted_maskc CsZddddddd}||d}|g|d Rtd d |Dtd d |Dd dd ddS)u获取绘制颜色方案rrrrrrr)rrrdcss|] }td|dVqdS)r2N)rrcr'r'r(r'Y z4yolo_model_loder._get_draw_colors..css|] }td|dVqdS)rr4N)rr5r'r'r(r'Z r7rr)rr%rr&r'centerr background)rtuple)r&r7r base_colorr'r'r(r(H s"  z!yolo_model_loder._get_draw_colorsr; contour_indextotal_contourscCs|dkr|S|td|d}ddl}ddl}||gg}|||j}|d\} } } t|d} | | d} t|dd}t|dd}tdtd t| |}td td t| |}|| ||ggg}|||j}t d d |dD}|S) u 为单个轮廓生成色移颜色 Args: base_color: 基础颜色 (B, G, R) contour_index: 轮廓索引 total_contours: 总轮廓数 Returns: tuple: 色移后的颜色 (B, G, R) rjrNr<rrrPcs$|] }tdtdt|VqdSrrNrrrwrOr'r'r(r' "z6yolo_model_loder._get_contour_color..) rrr rrZ COLOR_BGR2HSVrwrZ COLOR_HSV2BGRr:)r&r;r<r=Z shift_ratiorrZ bgr_arrayZ hsv_arrayrsvZ hue_shiftrZ sat_shiftZ val_shiftZnew_sZnew_vZnew_hsvZnew_bgrZ result_colorr'r'r(_get_contour_colora s$   z#yolo_model_loder._get_contour_colorrcCs4|di}|r|dd|dddSdddS)u 获取AOI偏移信息 Args: contour_info: 轮廓信息字典 Returns: dict: 包含x_offset, y_offset的偏移信息 rrWrrXrrr)r&rabs_bboxr'r'r(_get_aoi_offset s    z yolo_model_loder._get_aoi_offsetrr1c Cs|d}t|}t|D]\}}|dds#|jr"|d|dq |di}|dg} | rt| dkrztj| tjd } |d d } | d krk||} | d d df| d7<| d d df| d7<t| j dkr| j ddkr| d} | |||}t dd|D}|dd}|rdnd}t || gd|||jr|dt| d|d|Wq ty}z|jr|dt|WYd }~q d }~wwq d S)uW绘制轮廓线条，直接修改输入图像，每个轮廓使用不同的色移颜色rrFu 轮廓 : 跳过绘制 (filter=false)rrrrrrrNrrjrrfrrjrfcsrArBrCr5r'r'r(r' rDz7yolo_model_loder._draw_contour_lines..rrru 绘制轮廓线条: u 个点, 颜色: u , 厚度: u' ⚠️ 绘制轮廓线条失败: )rTrrrr,rrrrKrrrGr:rrrFrB)r&rrr1r;r=r<r contour_datar r' coord_systemrr contour_color safe_coloris_mainrrKr'r'r(r) sF          z$yolo_model_loder._draw_contour_linesalphac* Cs|sdSt|ddkr|dddn|d}t|}|jr*|d|d|t|D]\}}|ddsF|jrE|d |d q.|d i} ||||} td d | D} | dg} | rt| dkrztj| tj d} | dd}|dkr| |}| dddf|d7<| dddf|d7<tj |j ddtj d}| d}t||gd|dk}t|rtdD]}|||fd|| ||tj |||f<q|jrt|}|d |d|d| Wq.ty}z|jr|d|dt|WYd}~q.d}~ww| d}|durz| dd}| d}|dkr|r|d d!}|d"d!}t|j d|}t|j d|}t|||f}| |}|d|d}}|j \}} |||}!}"||| }#}$td|!t|j d|"}!}"td|#t|j d|$}#}$|"|!kr|$|#kr|"|!|$|#}%}&|%|ks|&| krt||&|%f}'n|}'|'dk}t|r||!|"|#|$f}(tdD]}|(||fd|| ||tj |(||f<q|jrt|}|d |d|d#| n| |}|d|d}}|j \}} |||}!}"||| }#}$td|!t|j d|"}!}"td|#t|j d|$}#}$|"|!kr|$|#kr|"|!|$|#}%}&|%|ksn|&| krwt||&|%f})n|})|)dk}t|r||!|"|#|$f}(tdD]}|(||fd|| ||tj |(||f<q|jrt|}|d |d|d$| Wq.ty}z|jr|d%|dt|WYd}~q.d}~wwq.|jr|d&dSdS)'u`绘制半透明填充掩码，直接修改输入图像，每个轮廓使用不同的色移颜色Nr%rru 开始绘制 u 个填充掩码，透明度: rFu 轮廓 rLrcsrArBrCr5r'r'r(r' rDz6yolo_model_loder._draw_filled_masks..rrrrrrrrjrrfrMru : 绘制 u 个像素，颜色 u ⚠️ 绘制轮廓 r@rrrrGru# 个像素 (缩放掩码)，颜色 u# 个像素 (原始掩码)，颜色 u" ⚠️ 绘制轮廓掩码 u( ✅ 完成所有填充掩码绘制)rTrr,rrrGr:rrrrKrrrrrrr/rrrrFrBrwrrr)*r&rrr1rSr;r=r<rrNrPrQr r'rOrr%rZ mask_boolr6Z pixels_drawnrKZ single_maskrrrZ original_hZ original_wZ scaled_maskrrmask_hmask_wrXrZrWrYtarget_htarget_wZ final_maskZregion resized_maskr'r'r(r* s(                               Yz#yolo_model_loder._draw_filled_maskscCs|d}t|}t|D]h\}}|ddsq |di}|dg} | rttj| tjd} ||} | dddf| d 7<| ddd f| d 7<||||} td d | D} |dd}|rhdnd }t || gd| |q dS)uQ绘制凸包，直接修改输入图像，每个轮廓使用不同的色移颜色rrFrrrNrrrjrcsrArBrCr5r'r'r(r' rDz6yolo_model_loder._draw_convex_hulls..rrfr) rTrrrrrrKrGr:rr)r&rrr1r;r=r<r hull_datar!r'rrPrQrRrr'r'r(r+{ s&      z#yolo_model_loder._draw_convex_hullscCsP|d}t|}t|D]\}}|ddsq |di}|d} | dur||} | d| d} } | j\} }| | | }}| | |}}td |t|jd |}}td |t|jd |}}||kr||kr||||}}|| ks|||krt| ||f}n| }| |||}t d d |D}||||||f|d k<q dS) uT绘制边界线，直接修改输入图像，每个轮廓使用不同的色移颜色r&rFrrNrrrrjcsrArBrCr5r'r'r(r' rDz4yolo_model_loder._draw_boundaries..) rTrrrKrrrrrrGr:)r&rrr1r;r=r<r mask_dataZ boundary_maskrrrrTrUrXrZrWrYrVrWrXrPrQr'r'r(r, s2     z!yolo_model_loder._draw_boundariesc Cs|d}t|}t|D]a\}}|ddsq |di}|dg} | rm||} ||||} tdd| D} tdt| d } td t| | D]!}| |}|d | d }|d| d }t |||fd | dqKq dS)uT绘制轮廓点，直接修改输入图像，每个轮廓使用不同的色移颜色r'rFrrcsrArBrCr5r'r'r(r' rDz8yolo_model_loder._draw_contour_points..rjr4rrrrfrN) rTrrrKrGr:rrrcircle)r&rrr1r;r=r<rrNr rrPrQsteprZpointrPrr'r'r(r- s&    z%yolo_model_loder._draw_contour_pointsrc Cs||||||||||D]l}|ddsq|di}|dg}|r}t|dkr}tj|tjd}||} |dddf| d 7<|ddd f| d 7<tt|D]} t || } t || d t|} | || | |d d q]q|D]F}|ddsq|d i} | r| dd| dd}}|dd}|rdnd}t |||f||ddt |||f|d |dd qdS)uD组合绘制（轮廓+凸包+中心点），直接修改输入图像rFrrrfrNrrrjrrrrPrrrrr8rr) r*r)rrTrrrrKrr:_draw_dashed_linerr[)r&rrr1rSrrYr!r'rrZ start_pointZ end_pointr8rrrRZradiusr'r'r(r. s:         zyolo_model_loder._draw_combinedc Cs||||||||||||||||||||||D]8}|dds/q&|di}|r^|dd|dd}}t|||fd|dd t|||fd |d d q&d S)u-绘制所有类型，直接修改输入图像rFrrPrrrer8rrrrjN)r*r,r+r)r-rrr[) r&rrr1rSrr8rrr'r'r(r/s  z yolo_model_loder._draw_all_typescCsd|di}|di}|r)|r)|dd|dd}|dd|dd}nd\}}||d S) u获取AOI偏移量rrrWrrPrXrrrHrI)r&rrJZrel_bboxrrr'r'r(rK$s   pt1pt2rrcCs<ddl}||d|dd|d|dd}d}d} ||kr.t|||||dSt||| } t| D]a} | || |} | || ||} t|d|d|d| }t|d|d|d| }t|d|d|d| }t|d|d|d| }t|||f||f||q:dS)u 绘制虚线rNrfrjrr)mathrrlinerwr)r&rr^r_rrr`ZdistZ dash_lengthZ gap_lengthZ num_dashesrZ start_ratioZ end_ratioZstart_xZstart_yZend_xZend_yr'r'r(r]2s".     z"yolo_model_loder._draw_dashed_linec Csze|dd}|dd}|dd}|dkr]|dg}|t|kr`||}|di} | rc| d d| d d} } |d |d |d dg} ||| | d| df|WdSWdSWdSWdSty} z|jrz|dt| |WYd} ~ Sd} ~ ww)u3添加轮廓标签信息，直接修改输入图像rar]rrrrrrrPrz Contours: zArea: rr<ru⚠️ 添加标签失败: N)rrT_draw_multi_line_textrFrr,rB)r&rrr1rjZ contour_countZmain_idxrZ main_contourr8rrlabelsrKr'r'r(r0Ks2      " z$yolo_model_loder._add_contour_labelsrpositionc Cstj}d}d}d}|\} } d} |D]} t| |||\\} }}t| | } qt||d}t|| d| df| | d| |f|ddt|| d| df| | d| |f|d dt|D]\}} | |d|}t|| | |f|||d |qcd S) u绘制多行文本rrjrrr<rr9rrN)rrrrrTrrr)r&rrrdr1rrrrrPrrrrrrrrrr'r'r(rbks( && z&yolo_model_loder._draw_multi_line_textrmain_aoisub_aoi tolerancecHszJtfdddDrtfdddDsddiWSdd}dd}d dd d dd g}d dd d dd g}dd krcddntd }dd kruddntd } d d } } | d| d} } d d }}|d|d}}|d |d }|d|d}t|d |d }d dl}||||}|d kr|d7}t||krt||krd}nt|t|kr|d krdnd}n|d krdnd}td t| ||| }td t| ||| }||d |d }tt| |t| |}tt| |t| |}||d |d }t| |}t| |}t | |} t | |}!|| koa||!k}"|"rstd | |td |!|nd }#|#d kr|d krd}$n"d}$n|#|kr|#|krd}$n|#|krd}$n |#|krd}$nd}$|||#}%|%d kr|#|%nd }&|d kr||ntd }'dd krшddntd }(dd krddntd })t|| }*t|'ddkrd}+n |'dkrd}+nd }+t| ||k},t| ||k}-t| ||k}.t| ||k}/t|d |d |k}0t|d|d|k}1|| }2|| }3|| }4|| }5t | |}6t | |}7t| |}8t| |}9|6|7|8|6|9|7d}:|"swt| ||| nt |t| |t | || };|"st| ||| nt |t| |t | ||!}<||k}=| |kp|| k }>| |kp|| k }?||kr|| krd!}@nG|| kr|| krd"}@n8|| kr||krd#}@n*||kr||krd$}@nt||krt||krd%}@n t||kr d&}@nd'}@|$dkrd}An |$dkrd}And(}A|'d)kr(d*}Bn |'d+kr0d,}Bnd-}B|td ks@| td krCd.}Cnt|| }Dt|| }Edt d|D|E}Cd d dd||t |d/d0d d dd||t | d/d0d1|t |d ||t |d t |d t |dd2|"|$|#t |d kr|#|nd d/t |d kr|#|nd d/|%t |&d/d3t |'d/t |(d/t |)d/t |*d/|+d4|,|-|.|/|0|1||2|3|4|5d5 |:|;|<|=|>|?d6|@|A|Bt |Cd/d7d8}F|j rI| d9| d:d d;d d<dd d| d=d d;d d<dd d| d>|d?|d@dA|$| dB|2dC|3dD|4dE|5|FWSt yu}Gz|j rb| dFt|GddGt|GiWYd}G~GSd}G~Gww)Hux 计算两个AOI框的各类数学关系 Args: main_aoi: 主框 {'x': int, 'y': int, 'width': int, 'height': int} sub_aoi: 副框 {'x': int, 'y': int, 'width': int, 'height': int} tolerance: 对齐判断的容差（像素） Returns: dict: 包含各类数学关系的字典 c3|]}|vVqdSrr'rr)rer'r(r'r(z?yolo_model_loder.calculate_aoi_relationships..rc3rhrr'ri)rfr'r(r'r(u错误uAOI数据格式不完整r]r^rPrfrrinfrjNihu居中u右侧u左侧u下方u上方u相切u分离u 完全重合u主框包含副框u副框包含主框u 部分重叠rGg?u 尺寸相近u 主框更大u 副框更大u 第一象限u 第二象限u 第三象限u 第四象限u原点uY轴uX轴u 无包含g?u主框大于副框g?u副框大于主框u 大小相等r?r)rPrr]r^rdu 中心点u 长宽比)u主框u副框)u 相对位置u 中心距离u 水平距离u 垂直距离u最近边距离u最远边距离u 连线角度)u 是否重叠u 重叠类型u 重叠面积u重叠占主框比例u重叠占副框比例u 并集面积u 交并比)u 面积比例u 宽度比例u 高度比例u长宽比差异u 尺寸关系) u左边缘对齐u右边缘对齐u顶边缘对齐u底边缘对齐u水平中心线对齐u垂直中心线对齐u 对齐容差u 左边距离u 右边距离u 上边距离u 下边距离)u最小外接矩形u最小水平间隙u最小垂直间隙u 是否相邻u 是否同行u 是否同列)u 象限关系u 包含关系u 相对大小u形状相似度)u 基础信息u 位置关系u 重叠关系u 尺寸比较u 对齐关系u 边界关系u 几何特征u🔢 计算AOI关系完成:u 主框: (rQz) u 副框: (u 关系: u , 距离: ruu , 重叠: u 边界距离: 左=u, 右=u, 上=u, 下=u❌ 计算AOI关系出错: u计算出错: )rr,rrr`ZdegreesZatan2absrrrfrr,rFrB)Hr&rerfrgZ main_areaZsub_areaZ main_centerZ sub_centerZmain_aspect_ratioZsub_aspect_ratioZmain_x1Zmain_y1Zmain_x2Zmain_y2Zsub_x1Zsub_y1Zsub_x2Zsub_y2Z center_dxZ center_dyZcenter_distancer`ZangleZrelative_positionZdxZdyZnearest_distanceZfar_dxZfar_dyZfarthest_distancerrrrZis_overlappingrZ overlap_typeZ union_arearZ area_ratioZ width_ratioZ height_ratioZaspect_ratio_diffZsize_relationshipZ left_alignedZ right_alignedZ top_alignedZbottom_alignedZh_center_alignedZv_center_alignedZ left_distanceZright_distanceZ top_distanceZbottom_distanceZmin_bounding_x1Zmin_bounding_y1Zmin_bounding_x2Zmin_bounding_y2Zmin_bounding_rectZh_gapZv_gapZ is_adjacentZsame_rowZ same_columnZquadrantZ containmentZ relative_sizeZshape_similarityZ ratio_diffZ max_ratiorrKr')rerfr(calculate_aoi_relationshipss|  (($$    &     &&      66           R 22"z,yolo_model_loder.calculate_aoi_relationships)NTr)rf)r)r)r)r<)r)F)NFN)rr")r")r)r)Vrrr__doc__rBr0r)r,rr:r=rLrDrElistrQrSrbrUrrwrrrrrrrrrrrCrrrrrrrrrrr r r rrr;r,rBrFrHrJrKrLrrRrSrIrkrtryrvr{r}rrrrrrr2r(rGrKr)r*r+r,r-r.r/r]r0rbrlr'r'r'r(r :s 0+08H)$o(#  *%@P"7&61 Fw2C3. ;$*;2(h"P06,+  r sam_model_listr batch_size seg_paramsr-c#s^|r|s| S|dur i}|dd|dd|dd|dd |d d }d d |D}|s:td d Sdd t|D}|sKtdd St|}t|}|rctdtd|d|fddddlm} m} t} g} t|D]\} \}}| |}||}| ||||fq~g}| |ddfdd| D}| |D]p}z3| }| ||rt|t d|ddkrt||d}td|dd t|d!|d"Wqt y}z.||}|\}}}}| d ||dddd#|rtd$|d%|d&t |WYd}~qd}~wwWdn 1s)wYt}|| }td'd(|D}t||}td)d(|D}|rtd*td+|d,|d-|td.|d/d0t|dkr|t|} |dkr||nd}!|dkrt||nd}"td1| d/d0td2|!d3d4td5|"d3d6|dkS)7u 多模型FastSAM分割推理（优化版） 使用ThreadPoolExecutor进行高效的并行处理，减少线程管理和同步开销。 主要优化： 1. 使用ThreadPoolExecutor替代手动线程管理 2. 预分配任务，避免队列竞争 3. 减少不必要的内存拷贝 4. 简化日志输出 Args: sam_model_list: FastSAM模型实例列表 [yolo_model_loder, ...] deleted_list: 检测项列表，每个检测项必须包含'image'字段 batch_size: 保留参数（兼容性），实际不使用 seg_params: 分割参数字典 Returns: bool: 是否所有任务都成功完成 Nu置信度阈值r" IOU阈值r 输入尺寸ru 高精掩码FrcSs g|] }t|tr|jr|qSr')rr r)rmr'r'r(rs  z,mulity_sam_run_optimized..u"❌ 没有可用的已加载模型cSs*g|]\}}t|trd|vr||fqS)r)rr)rritemr'r'r(rs u❌ 没有有效的任务u*🚀 开始FastSAM并行推理 (优化版)u 可用模型数量: u , 任务数: c s|\}}}}t}z{t}tt|djdd}|djdd\}} |j|d|j|ddd} t|} d} d} d}| r`| djdur`| djj}t |}|dkrL|gt | d|d ||| fdd }t j | |d d d }d}t|D]7}||}||}||7}|dkr|jdd|d<||t||jt|jdd}|d|q|dkrt |}d |d|d<||d<t|||d<t||d<t ||d|d<dd|D|d<||d<||}|||d<t||d<d |d<t | d|d<||d<||d<d |vrE|d d!d |d d"d }t |t|d d|d#<|d#|d$<d } t|} n'dgt | d|dd%||| fdd& |d<ndgt | d|dd'||| fdd& |d<| s|dddt | d||d(WnNty}zAdgd|dt|d)tvr|ndd*tvrd+tvr|| fnddd& |d<|dddt||d,d} d} d} WYd}~nd}~wwt|}| ||| | |d-S).u处理单个分割任务rNrfr<F)rZ retina_masksrrrrrrreT)rrrprocessing_workerrrrrrrj)rr)rrrZ mask_shapeZ mask_dtyperrrrZlargest_mask_areatotal_mask_areaZaverage_mask_areacSsg|]}t|qSr')rwru)rrir'r'r(r,szImulity_sam_run_optimized..process_single_task.. mask_areasr 分割掩码 掩码面积有精细分割分割推理时间分割掩码数量 处理workerrbr]r^u掩码覆盖率Zlargest_mask_coverageu找到掩码但都无效) rrrrvrrrrru未检测到分割掩码)ryrzr{r|r}r~ seg_imgsz_currr)ryrzr{u 分割错误r~rtask_id worker_idrrZtotal_task_time)rRrrrrr`rrr1rTrfr4rviewrr.r rurwrBrrrrr~rFlocals)rr detect_itemr`rZtask_start_timeZinference_startrrrZ seg_resultsrrrrrrrxrwrrZZmask_area_singlerZ largest_idxZ largest_areaZbox_arearKZtask_total_time)seg_confidence_threshold seg_imgszseg_iou_thresholdseg_retina_masksr'r(process_single_tasks                  "   z5mulity_sam_run_optimized..process_single_taskrrzFastSAM-Worker)Z max_workersZthread_name_prefixcsi|] }||qSr')Zsubmit)rr)executorrr'r( sz,mulity_sam_run_optimized..rjr<r3u 📊 进度: z.0fz% (rrru ❌ Worker-u 处理任务 r@css|] }|drdVqdS)rrjNr'rrr'r'r(r'rz+mulity_sam_run_optimized..css|]}|dVqdS)rNr'rr'r'r(r'r(u& 📊 FastSAM推理完成 (优化版):u 总任务: u , 成功: u , 失败: u 总耗时: rrOu 平均推理时间: u 理论加速比: rNrPu 实际吞吐量: u 任务/秒)rr+rrTconcurrent.futuresr r rRrrrrrFrBr)#rorrprqrZavailable_modelsZ valid_tasksZ total_tasksZ num_workersr r rWZ task_argsrrrZ model_idxr`rZfuture_to_taskZfuturerZprogressrKZtask_args_for_futurerrZend_timeZ total_timeZ success_countZ failed_countZtotal_inference_timeZavg_inference_timeZtheoretical_speedupZ throughputr')rrrrrrr(mulity_sam_run_optimizeds     <  "    rdetect_model_list detect_paramsc Csddl}|r |dur dS|duri}|dd}|dd}|dd}|d d }d} d } t|D]0\} } | dur;q2t| d rT| sS| } | } |rQtd | nq2| } | } |rbtd| d| durtd} t|D]1\} } | durxqoz#t| dr| }|dd}|| kr|} | } | } n| } | } WnWqoYqo| r|rtd| d| dd| dur|rtd|D]5} | dur| } || } t| drz| j |d|rtd| dWn|rtd| dYnq| dur|rtddSz4|r td| d | }| j || j ||dd!}| }||}|r1td"| d#|d$d%|WSt yV}z|rKtd&| d't|WYd}~dSd}~ww)(u 多模型YOLO检测推理（优化版）- 负载均衡模式 从多个检测模型中挑选一个不忙的模型来处理单个图像 Args: detect_model_list: YOLO检测模型实例列表 [yolo_model_loder, ...]（已初始化完成） src_image: 输入图像 (np.ndarray) batch_size: 保留参数（兼容性），实际不使用 detect_params: 检测参数字典 Returns: model_results: 检测结果，如果所有模型都忙则返回None rNrrrrsrrFu最大等待时间g@r is_model_busyu🎯 选择空闲模型 u🎯 选择模型 u (无状态管理)rj get_statusZ task_durationu🎯 选择负载最轻模型 u (负载: rzs)uC⚠️ 所有模型都忙，等待或使用第一个可用模型...wait_until_idle)Ztimeoutu ✅ 模型 u 已变为空闲u⚠️ 等待模型 u 空闲超时，强制使用u❌ 没有可用的检测模型u🚀 使用模型 u 进行检测推理)rrrru ⚡ 模型 u 推理完成，耗时: rrOu ❌ 模型 u 推理失败: )rRrrrarr+r,rrrrrrrFrBZmodel_results_list)rZ src_imagerprrRZmodel_iou_thresholdrrZ max_wait_timeZavailable_modelZselected_model_idxrr`Zmin_loadrZ current_loadZ model_startrgZ model_endrrKr'r'r(mulity_detect_run_optimizeds           rr)%rmrerr rtypingrrrrRsysrZpathlibrrshutilZ threadingqueuer4Ztorchvision.transformsZ transformsZPILrrr r r_r r^rr rnrwrr0rrr'r'r'r(sz       ;