函数名

paddleYolo(so,nb,label,path,quality,sim)

函数介绍

方法名称：飞桨yolo识别结果，数据集标记在手机版一键玩完成，具体查看帮助文档

参数说明：

so：字符串，so库路径。脚本导入库方法：右键“资源”文件夹选“导入库”，选“飞桨AI”

nb：字符串，训练所得的yolov5的.nb的加密文件路径

label：字符串，数据集.label的加密后标签文件路径
path：字符串，要识别的图片路径，也可以直接输出识别的范围x，y，宽，高
quality：整数型，图片质量，推荐使用训练时的值
sim：整数型，过滤掉低于该精确度的结果

返回值：
ret：true代表成功，flase代表失败

res：返回识别的结果，json格式

函数例子

--飞桨yolo识别指定路径的图片

local so = getScriptRunRootPath().."/资源/paddleAi/libpaddle_lite_jni.so"

local nb = getScriptRunRootPath().."/资源/paddleAi/model.nb"

local label = getScriptRunRootPath().."/资源/paddleAi/pass.label"

ret,res = paddleYolo(so,nb,label,"/sdcard/yolo.bmp", 640, 20)

print(ret,res)

--飞桨yolo识别指定范围

local so = getScriptRunRootPath().."/资源/paddleAi/libpaddle_lite_jni.so"

local nb = getScriptRunRootPath().."/资源/paddleAi/model.nb"

local label = getScriptRunRootPath().."/资源/paddleAi/pass.label"

ret,res = paddleYolo(so,nb,label,100,100,500,600, 640, 20)

print(ret,res)