深度学习中训练出来的detect.py，详细说明如何被其他函数调用

如果你已经训练好了一个目标检测模型，并且编写了一个名为`detect.py`的脚本用于执行目标检测任务，那么你可以使用以下方法将其嵌入到其他函数中：

1. 将`detect.py`文件转换成一个Python模块（例如`my_detect.py`），可以通过在文件顶部添加以下语句完成：

   # my_detect.py

   # 导入必要的库和模块
   import cv2
   import numpy as np
   import argparse
   import os

   # 定义检测函数
   def detect(image_path):
       # 在这里编写检测代码
       # ...
       return results

在这个例子中，我们将`detect()`函数定义为`my_detect`模块的一部分。`detect()`函数接受一个图像路径参数，并返回一个包含检测结果的列表（或字典）。

2. 在需要执行目标检测的函数中导入`my_detect`模块，并调用`detect()`函数。

   # my_app.py

   # 导入必要的库和模块
   from my_detect import detect
   import os

   # 定义主函数
   def main():
       # 获取图像路径
       image_path = os.path.join(os.getcwd(), 'images', 'example.jpg')
       
       # 调用detect()函数
       results = detect(image_path)

       # 在这里完成后续操作
       # ...

在这个例子中，我们从`my_detect`模块中导入了`detect()`函数，并在`main()`函数中调用它。你可以将`detect()`函数的返回值用于后续操作，例如可视化检测结果或存储检测结果到文件中。

需要注意的是，为了正确地导入模块，你需要确保`my_detect.py`和`my_app.py`处于同一目录中。如果它们不在同一目录中，你需要将`my_detect.py`所在的目录添加到Python路径中。