TypeError: BoxAnnotator.annotate() got an unexpected keyword argument ‘labels‘

最新推荐文章于 2025-04-15 21:29:34 发布
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文章标签： 深度学习 python pytorch
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把 supervision的版本 从0.22 变成0.18 就可以了.
主要是由于新版本更新，删除了这个参数’labels’，回退到原来的版本

pip install supervision==0.18.0
木禾DING
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supervision库的使用方法
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### Supervision库的使用指南 #### 1. 安装Supervision库 为了开始使用Supervision库，首先需要安装它。可以通过pip命令轻松完成安装： ```bash pip install supervision ``` 如果遇到任何依赖项问题，请查阅官方GitHub仓库中的`README.md`文件以获取更多信息[^2]。 --- #### 2. 基本概念与功能概述 Supervision是一个专注于计算机视觉任务的低代码工具库，主要特性包括但不限于： - 提供简单易用的API接口，方便用户快速上手。 - 支持绘制检测框、标注区域以及统计特定区域内目标的数量等功能[^3]。 这些功能使得Supervision非常适合用于构建实时监控系统或分析图像数据的应用场景。 --- #### 3. 初始化与基本操作 以下是初始化Supervision库的一个典型例子，展示了如何加载预训练模型并对输入视频流进行推理和可视化处理： ```python from supervision import VideoInfo, BoxAnnotator, Detections import cv2 # 加载视频信息 video_path = "input_video.mp4" video_info = VideoInfo.from_video_path(video_path) # 创建BoxAnnotator对象 box_annotator = BoxAnnotator() def process_frame(frame: np.ndarray) -> np.ndarray: # 进行目标检测 (假设这里有一个函数 `detect_objects`) detections = detect_objects(frame) # 绘制边界框 frame_with_boxes = box_annotator.annotate(scene=frame.copy(), detections=detections) return frame_with_boxes # 打开视频捕获设备 cap = cv2.VideoCapture(video_path) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break result_frame = process_frame(frame) cv2.imshow("Result", result_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码片段演示了如何读取视频帧并应用目标检测算法的结果到每一帧中，最后通过OpenCV显示带有标注框的画面。 --- #### 4. 配置与自定义选项 除了默认设置外，还可以根据需求调整参数来自定义行为。例如，在`BoxAnnotator`类中可以修改颜色方案或者字体大小等属性： ```python custom_box_annotator = BoxAnnotator( thickness=2, text_scale=0.8, text_thickness=1, color=(255, 0, 0), # 设置为蓝色 ) ``` 此部分允许开发人员灵活控制输出样式以满足具体应用场景的要求。 --- #### 5. 实时监控与警报机制 对于涉及实时监控的任务来说，Supervision还支持集成报警逻辑。当某些条件触发时（比如某个区域内的人数超过阈值），程序能够及时发出警告通知给相关人员。 实现方式通常是在每次更新画面之前检查当前状态是否符合设定的标准，并据此执行相应动作。 --- #### 6. 参考资料建议 尽管本文已经涵盖了大部分基础知识点，但对于更深入的学习还是推荐访问以下链接获得更多指导材料： - GitHub主页：https://gitcode.com/gh_mirrors/su/supervision - 正式文档页面：请参阅项目附带的帮助手册[^1] ---
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