[Help]: 配合betterDXcam使用无法检出目标

[qq923004243]

from tensorrt_yolo.infer import DeployCGDet, generate_labels_with_colors, visualize_detections
import cv2
import betterdxcam

if __name__ == "__main__":

    is_obb = False
    labels = generate_labels_with_colors('labels_det.txt')
    model = DeployCGDet('yolov5x.engine', is_obb)

    camera = betterdxcam.create(region=(500,500,820, 820), output_color='BGR')
    while True:
        screen = camera.grab()
        if screen is None:
            continue
        results = model.predict(screen)
        # Visualize the detection results
        print(results)
        vis_img = visualize_detections(screen, results, labels)
        if vis_img is not None:
            # Display the visualization
            cv2.imshow('Detection Result', vis_img)
            if (cv2.waitKey(1) & 0xFF) == ord('q'):
                break

，如果是使用正常的yolov5模型预测正常可以输出检测项目，但是目前在该项目中貌似没有检测目标，是需要在单独完成什么插件吗，我已经按照步骤完成环境部署和模型转换，但是没结果哈，但是值得一提的是我使用官方demo，如果是使用读取文件能够正常的绘制图片并且写出，但是我用dxcam实时检测就不能检测数据，这是我的运行结果和环境输出：

环境输出： 官方demo运行结果：

[laugh12321]

@qq923004243 我这边电脑重装了，可能过段时间才能给你复现。

对于你说的使用betterDXcam没有结果，从它已经返回DetectionResult来看，推理是正常执行了的，那么只有两种可能：

• 输入的图片本身没有目标，返回的DetectionResult才能为空。
• model.predict 的输入目前必须是OpenCV的BGR格式（在前处理时顺便做了BGR->RBG），而betterdxcam.create().grab()的得到的是RGB格式，你可能需要做一个通道转换。

[qq923004243]

@laugh12321 感谢你的反馈，确实是betterdxcam.create().grab()返回的是RGB格式，在此之前的dxcam是可以默认返回RGB的，我完成了通道转换以后拥有了识别结果 感谢。