目标检测
功能介绍
模块位置：检测-目标检测
该模块基于深度学习模型（onnx格式），对输入的2D图像进行目标检测，返回检测到的目标边界框（Bounding Box）、类别标签、置信度等信息。用户可通过配置模型文件路径与类别列表，实现通用或自定义的目标检测任务。
使用场景
- 工业视觉检测：如零件缺陷检测、目标计数、工序合规性检测。
- 通用目标识别：行人、车辆、货物、动物等目标检测。
- 自定义检测：用户可训练专用模型（导出 ONNX 格式），实现针对性检测任务。
- 下游任务输入：检测结果可作为后续几何计算、识别等模块的输入。
输入
| 输入 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| 图像源 | 图像 | 输入图像 |
| 模型文件路径 | 文本 | onnx格式模型文件，包含目标检测网络结构与权重。 |
| 标签文件路径 | 文本 | txt格式的标签文件，每行一个类别标签，定义模型可检测的目标类型。 |
参数说明
置信度阈值
范围 [0,1]，用于过滤低置信度的候选框。数值越高，结果越严格，边界框数量越少。
输出
| 输出 | 类型 | 默认启用 | 额外启用条件 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 边界框_标签 | 实数列表 | 是 | / | 类别索引列表 |
| 边界框_得分 | 实数列表 | 是 | / | 置信度分数列表 |
| 边界框_中心点X | 实数列表 | 是 | / | 每个边界框几何中心的X像素坐标 |
| 边界框_中心点Y | 实数列表 | 是 | / | 每个边界框几何中心的Y像素坐标 |
| 边界框_宽 | 实数列表 | 是 | / | 边界框在图像中的宽度 |
| 边界框_高 | 实数列表 | 是 | / | 边界框在图像中的高度 |
| 检测对象 | 目标检测集 | 是 | / | 检测对象包含完整的框坐标、类别、置信度等信息 |
| 检测区域 | 区域集 | 是 | / | 将每个边界框转换成区域（用于下游模块） |
| 坐标系 | 坐标系 | 是 | / | 将最后一个（或唯一一个）检测中心点封装为坐标系 |