$yolox

目标检测

config(targetSize,meanVals,normVals,useGpu,probThreshold,nmsThreshold)

版本:1.1.7 配置模型
配置模型的参数
此函数必须要在init之前调用,当然也可以不设置，因为有默认的配置

  • 参数 : targetSize {int} 目标大小
  • 参数 : meanVals {float[3]} 均值
  • 参数 : normVals {float[3]} 归一化
  • 参数 : useGpu {boolean} 是否使用GPU
  • 参数 : probThreshold {float} 置信度阈值
  • 参数 : nmsThreshold {float} 非极大值抑制阈值

init(binPath,paramPath,labels)

版本:1.1.5 初始化模型
默认不使用GPU

  • 参数 : binPath {string} 模型bin文件路径(支持相对路径)
  • 参数 : paramPath {string} 模型param文件路径(支持相对路径)
  • 参数 : labels {string[]} 标签列表
let labels = ["自行车","火车","杯子"];

 let result = $yolox.init("yolox/yolox-nano.bin" , "yolox/yolox-nano.param" , labels);

 if (result.success) {
     alert("初始化成功","初始化成功");
 } else {
     alert("初始化失败",result.des);
 }

init(binPath,paramPath,labelsPath)

版本:1.1.5 初始化模型
默认不使用GPU

  • 参数 : binPath {string} 模型bin文件路径(支持相对路径)
  • 参数 : paramPath {string} 模型param文件路径(支持相对路径)
  • 参数 : labelsPath {string} 标签文件路径(支持相对路径)
let result = $yolox.init("yolox/yolox-nano.bin" , "yolox/yolox-nano.param" , "yolox/label.text");

 if (result.success) {
     alert("初始化成功","初始化成功");
 } else {
     alert("初始化失败",result.des);
 }

detect()

版本:1.1.5 检测屏幕
获取截屏后,使用yolox模型进行检测

  • 返回 : {YoloxResult} 检测结果
$screen.getPermit();

 //如果初始化成功了一次
 //就不需要重复的初始化了
 //直接开始识别
 let res = $yolox.detect();//识别整个屏幕

 alert("识别结果",res);

detect(img)

版本:1.1.5 检测图片

  • 参数 : img {Image} 图片
  • 返回 : {YoloxResult} 检测结果
//如果初始化成功了一次
 //就不需要重复的初始化了
 //直接开始识别
 let img = $img.read("yolox/t01.png");
 let res = $yolox.detect(img);//识别图片

 alert("识别结果",res);

detect(path)

版本:1.1.5 检测图片

  • 参数 : path {string} 图片路径(支持相对路径)
  • 返回 : {YoloxResult} 检测结果
//如果初始化成功了一次
 //就不需要重复的初始化了
 //直接开始识别
 let res = $yolox.detect("yolox/t01.png");//识别图片

 alert("识别结果",res);