oc中的Set函数、Get函数、点语法和类方法等

1.     Set函数
setter函数,对成员变量赋值。Set函数的一般写法以对age操作为例,写法为:
-(void)setAge:(int)newage。
2.    Get函数
getter函数,对成员变量取值。Get函数的一般写法也以对age的操作为例,写法为:
-(int)age;
3.     点运算符在OC的类对象中不能访问成员变量,如dog.age=5,这里不是使用成员变量age,而是调用成员方法setAge,相当于给dog.age赋值时,调用方法[dog setAge:5]。
NSLog(@”%d”,dog.age); 这里也不是使用成员变量age,而是调用成员方法age,使用dog.age表达式的值时,实际上就是调用成员方法age,[dog age]。
“. ”不能调用成员变量,只是调用set函数和get函数的一种简写。这里不能理解为,定义了get函数和set函数就能调用成员变量,因为将这两个函数,不以一般形式书写时,使用dog.age时,就会报错。
4.     @property 和@synthesize
定义set函数和get函数时,我们会发现多个成员变量定义时,会做许多重复的工作,OC为了方便,将这种方法封装起来,我们可以使用@property来声明set和get函数,使用@synthesize来实现set函数和get函数。同样以Dog类的成员变量age为例。
-(void)setAge:(int)newage;
-(int)age;
这两个函数使用@property,可以写为 “@property int age;”,这样大大减少了重复性工作。
声明后实现函数,一般的实现方式为:
  1. -(void)setAge:(int)newage
  2. {
  3.         age=newage;
  4. }
  5. -(int)age
  6. {
  7.         return age;
  8. }
复制代码
       同样使用@synthesize可以简化为“@synthesize age;”
5.     set和get函数的名称与变量名不同,但同时使用点语法
1 )函数与变量名不同,使用@property和@synthesize
       @property  secondnum;
       @synthesize secondnum=b;
实现的时候关联,声明的时候不用管。这时,可以使用“对象.sencondnum”对b进行赋值和取值。
2 )set函数和get函数名称不对应
       将“@property int d;”改为“@property (getter = d1st) int d;”
“@synthesize d”不变,赋值和调用时就不同了,赋值时为“对象.d=1”,取值时就为“对象.d1st”。这里只是添加了一个新名,不是代替原有的“对象.d=1”,但是[对象 setA]就不能使用了。
3 )   @property(setter=set2nd: ;getter=d1st) int d;
这里将getter和setter函数都增加了新名字,这里必须注意的是,set函数的名字格式必须为“setXXXX:”,一定不能忘记冒号,用逗号隔开get函数,这两个函数不分前后。
“@synthesize d;”不变。
4  )  @property(readonly) int d;
       ()里的内容称为property的属性,若属性为readonly,则只声明get函数,不声明set函数,默认为readwrite。没有声明set函数@synthesize就不会实现set函数。
6.     函数前的“+”与“-”
OC中常见函数名称前面常带有“+”和“-”,这里的加减号分别代表了不同的方法类型。
+ 代表 函数为类的函数,调用时用类名调用。
-       代表 函数为对象的函数,调用时需用对象调用。
类没有空间,没有成员变量的空间,类的方法不能使用对象的成员变量。
用处: 1 在没有对象的时候,调用+函数创建一个对象。
          2 单例模式。可以看为全局变量的升级版。一个类的对象为其他类的所有对象所共有
<think>好的,我现在需要帮助用户了解YOLO函数的使用说明、示例代码。用户提到了几个引用,我需要结合这些引用来构建回答。首先,我应该先整理用户提供的引用内容。 引用[2]提到了使用YOLO模型进行目标跟踪计数,其中涉及到加载模型、逐帧处理视频、目标跟踪以及结果写入的代码示例。引用[3][4]讨论了YOLO的损失函数以及相关的学习笔记代码示例。虽然引用[1]是关于Boost库的,可能与YOLO无关,但用户的问题集中在YOLO上,所以主要关注引用2、3、4。 接下来,我需要确定用户的需求。用户可能想了解如何开始使用YOLO,特别是代码示例基本步骤。可能需要包括模型加载、图像处理、目标检测、结果可视化等部分。此外,用户可能对实时视频处理感兴趣,因为引用[2]中提到了视频处理流程。 我应该从安装YOLO开始,比如通过Ultralytics库安装,因为YOLOv8是常用的版本。然后分步骤说明:加载模型、处理图像、处理视频、自定义参数等。每个步骤都需要给出代码示例,确保使用正确的语法,比如使用$符号包裹行内公式,如损失函数中的SIoUFocal Loss,可能需要引用引用[3]中的信息。 还需要注意用户提到的引用[2]中的代码,其中使用了track方法ObjectCounter类。这可能涉及目标跟踪计数功能,应该在示例代码中体现出来,比如视频处理循环中的逐帧读取、目标跟踪、计数写入结果视频。 同时,用户可能需要了解如何调整参数,如置信度阈值、IOU阈值等,这部分需要参考YOLO的官方文档,但结合引用中的示例代码来说明。例如,在检测时设置conf=0.5,classes=[0, 2]来过滤特定类别的目标。 最后,生成相关问题,可能涉及性能优化、应用场景、损失函数等,这些问题可以基于引用内容中的知识来提出,比如引用[3]中的损失函数可以引出相关问题,而引用[2]中的视频处理可以涉及应用场景的问题。 需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并且代码示例正确,符合用户提供的格式要求,如使用$$...$$格式的独立公式(如果有的话)。不过当前问题中可能不需要数学公式,但用户提到YOLO的损失函数,如SIoUFocal Loss,如果有必要的话可以简要提及,但根据用户问题,重可能在于使用说明代码示例,而不是理论细节。 总结步骤: 1. 安装YOLO(Ultralytics库) 2. 基本使用步骤:加载模型、图像检测、视频处理 3. 参数调整自定义 4. 示例代码(图像视频处理) 5. 相关引用标注 6. 生成相关问题 现在需要确保代码示例正确,并且符合用户提供的引用中的内容,比如引用[2]中的视频处理代码,可能需要简化或解释。同时,注意使用中文回答,语法正确,行内公式用$包裹,独立公式用$$,但当前内容可能较少涉及数学公式,除非讨论损失函数,但用户主要问的是使用说明代码示例,所以可能不需要太多数学表达式,但需要根据引用[3]适当提及。 最后,检查是否覆盖了用户的所有需求,并确保引用的正确标注,例如在讨论视频处理时引用[2],在损失函数部分引用[3]等。</think>以下是YOLO函数的使用说明及示例代码,结合了目标检测的核心流程实际应用场景: ### 一、YOLO使用说明 1. **安装依赖库** 需安装Ultralytics库OpenCV: ```bash pip install ultralytics opencv-python ``` 2. **核心功能** - 支持图像/视频目标检测 - 提供预训练模型(如yolov8n.pt) - 可自定义检测阈值、目标类别过滤 - 支持目标跟踪与计数功能[^2] 3. **核心参数** | 参数 | 说明 | |---|---| | `conf` | 置信度阈值(默认0.25)| | `iou` | IoU阈值(默认0.7)| | `classes` | 指定检测类别(如[0,2]表示人车)| | `persist` | 启用目标跟踪(视频处理时建议True)| --- ### 二、代码示例 #### 1. 图像检测基础版 ```python from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n.pt") # 执行检测 results = model.predict("image.jpg", save=True) # 可视化结果 cv2.imshow("Detection", results[0].plot()) cv2.waitKey(0) ``` #### 2. 视频处理增强版(含目标计数) ```python from ultralytics import YOLO import cv2 import object_counter as oc # 需自定义计数模块 # 初始化视频流 video_capture = cv2.VideoCapture("input.mp4") video_writer = cv2.VideoWriter("output.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), video_capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS), (int(video_capture.get(3)), int(video_capture.get(4)))) # 加载模型与计数器 model = YOLO("yolov8n.pt") counter = oc.ObjectCounter() counter.set_args(view_img=True, reg_pts=[(0, 540), (1280, 540)], # 计数线坐标 classes_names=model.names) # 逐帧处理 while video_capture.isOpened(): success, frame = video_capture.read() if not success: break # 执行目标跟踪 tracks = model.track(frame, persist=True, show=False, classes=[0, 2]) # 更新计数器并生成结果帧 result_frame = counter.start_counting(frame, tracks) # 写入输出视频 video_writer.write(result_frame) video_capture.release() video_writer.release() ``` --- ### 三、关键特性说明 1. **损失函数优化** 采用SIoU损失函数Focal Loss,提升小目标检测精度: $$ \text{SIoU} = 1 - \text{IoU} + \Delta_{\text{shape}} $$ $$ \text{Focal Loss} = -\alpha(1-p_t)^\gamma \log(p_t) $$ 通过形状惩罚项$\Delta_{\text{shape}}$聚焦系数$\gamma$优化训练过程[^3] 2. **性能调优建议** - 调整`conf`参数过滤低置信度检测 - 使用`classes`参数限定检测类别减少计算量 - 视频处理时启用`persist`参数保持ID一致性 ---
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