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SAHI预测结果导出全攻略：从基础配置到高级技巧

【免费下载链接】sahiFramework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sahi

SAHI（切片辅助超推理）作为计算机视觉领域的重要工具，专门解决大尺寸图像中的小目标检测难题。通过智能切片和结果合并技术，SAHI不仅能显著提升检测精度，还提供了灵活多样的结果导出功能，支持PNG、JPG等主流图像格式的快速转换。本文将为您详细解析SAHI预测结果的完整导出流程，帮助您轻松掌握从基础配置到高级应用的全方位技巧。

核心导出功能深度解析

SAHI框架通过sahi/predict.py文件中的predict函数，实现了强大的可视化导出系统。该功能能够自动生成包含检测框、类别标签和置信度的专业可视化图像，为您的项目落地提供有力支持。

格式选择策略

PNG格式：无损压缩方案，完美保留所有检测细节，适合需要最高图像质量的学术研究和正式报告场景。

JPG格式：有损压缩技术，文件体积大幅减小，便于快速分享和在线展示。

可视化参数定制化

SAHI提供了丰富的可视化参数，让您能够根据具体需求灵活调整：

• 边界框线条粗细：visual_bbox_thickness
• 标签文本大小：visual_text_size
• 文本线条粗细：visual_text_thickness
• 标签显示控制：可选择隐藏类别名称或置信度分数

实战配置指南

基础导出设置

在SAHI的预测函数中，通过简单的参数配置即可控制导出格式：

# 设置导出格式为PNG visual_export_format = "png" # 或者选择JPG格式 visual_export_format = "jpg"

高级参数优化

# 完整的导出参数配置示例 predict( visual_export_format="png", # 导出格式 visual_bbox_thickness=2, # 边界框粗细 visual_text_size=0.8, # 文本大小 visual_text_thickness=1, # 文本粗细 visual_hide_labels=False, # 显示标签 visual_hide_conf=False, # 显示置信度 export_crop=True, # 导出裁剪区域 export_pickle=False # 不导出pickle文件 )

导出目录智能管理

SAHI自动创建结构化的导出目录体系，确保结果组织有序：

runs/predict/ ├── visuals/ # 可视化检测结果 ├── crops/ # 目标区域裁剪图像 ├── pickles/ # 预测数据序列化文件 └── result.json # COCO格式检测结果

多场景应用展示

交通监控场景

在高速公路车辆检测中，SAHI能够准确识别各种尺寸的车辆目标：

自然地形分析

对于复杂地形环境的目标检测，SAHI同样表现出色：

专业技巧与最佳实践

批量处理优化方案

SAHI支持对文件夹内所有图像进行批量预测和导出，大幅提升工作效率：

# 批量处理配置 predict( source="datasets/images/", # 图像文件夹路径 visual_export_format="jpg", # 统一导出格式 progress_bar=True # 显示进度条

内存友好型设计

即使处理超大尺寸图像，SAHI的切片机制也能有效避免内存溢出问题，确保系统稳定运行。

常见问题解决方案

格式转换失败：检查图像路径和权限设置导出质量不佳：调整可视化参数和分辨率设置处理速度缓慢：优化切片参数和硬件配置

通过掌握SAHI的完整导出功能，您将能够轻松应对各种计算机视觉项目需求，从简单的检测结果展示到复杂的分析报告生成，SAHI都能为您提供专业级的技术支持。

无论您是进行学术研究、工业应用还是产品开发，SAHI的强大导出能力都将成为您项目成功的得力助手。

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