当图像没有目标对象时，YOLO 推理崩溃

问题描述

假设YOLO模型是基于人训练的。我正在使用 Opencv DNN 进行推理。然后，我使用输出边界框进行进一步的图像处理以测量距离。

当我对没有目标对象的道路运行推理时，假设没有人，程序崩溃并给我一个错误。示例图像是：enter link description here

这是推理：

classes,scores,Boxes = model.detect(image,CONFIDENCE_THRESHOLD,NMS_THRESHOLD)


for (classid,score,Box) in zip(classes,Boxes):
    color = COLORS[int(classid) % len(COLORS)]
    cv2.rectangle(image,Box,color,2)


# other image processing steps
image,px,py=measurement.original(Box,image)

我的问题是：当现场没有人时，它会崩溃，因为它没有找到任何要检测的目标对象来进行测量，没有边界框。我该如何解决这个问题？并返回打印“未找到目标”作为输出。 我得到的错误：

File "detection.py",line 72,in <module>
    image,image)
NameError: name 'Box' is not defined

PS：如果有边界框，它返回一个类似的值：[[1251 612 75 79]] 但是当没有边界框时它什么都不返回，空白

解决方法

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