解释代码:parser.add_argument('--detect_model', nargs='+', type=str, default='weights/yolov7-lite-s.pt',help='model.pt path(s)')
时间: 2024-01-15 16:03:12 浏览: 33
这段代码是使用 Python 的 argparse 模块来解析命令行参数的。它定义了一个名为 detect_model 的命令行参数,其作用是指定检测模型的路径。具体解释如下:
- '--detect_model' 是参数名,使用两个短横线表示。
- nargs=' ' 表示这个参数可以接受多个值,这里使用空格作为分隔符。
- type=str 表示这个参数的类型是字符串。
- default='weights/yolov7-lite-s.pt' 表示如果用户没有指定 detect_model 参数,就使用默认值 'weights/yolov7-lite-s.pt'。
- help='model.pt path(s)' 是一个帮助文本,用于描述这个参数的作用和用法。
因此,当我们在命令行中执行程序时,可以使用 --detect_model 参数指定检测模型的路径,例如:
```
python my_program.py --detect_model weights/yolov7-lite-s.pt
```
如果不指定 --detect_model 参数,程序会使用默认值 'weights/yolov7-lite-s.pt'。
相关问题
parser.add_argument('--detect_model', nargs='+', type=str, default='weights/yolov7-lite-s.pt',help='model.pt path(s)')
这是一个使用 argparse 模块的 Python 脚本,用于解析命令行参数。其中,--detect_model 是一个可选参数,nargs=' ' 表示接受一个或多个参数,type=str 表示参数类型为字符串,default='weights/yolov7-lite-s.pt' 表示如果没有指定参数,则使用默认值 'weights/yolov7-lite-s.pt'。help='model.pt path(s)' 是对该参数的描述和帮助信息。该参数的作用是指定模型的路径,其默认值为 'weights/yolov7-lite-s.pt'。
上述表述和我下载的官方代码不一样,以下是我截取的部分源代码,请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
根据您提供的代码,我重新整理了Detect.py的代码,并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。以下是修改后的代码:
```python
import cv2
import time
import argparse
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh
from utils.torch_utils import select_device
# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
args = parser.parse_args()
# 加载模型权重
device = select_device(args.device) # 使用指定设备
model = attempt_load(args.weights, map_location=device) # 加载模型
# 初始化时间记录和报警规避相关变量
last_alarm_time = time.time() # 上次报警时间
alarm_interval = 10 # 报警时间间隔(秒)
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(args.source)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 图像预处理
img = letterbox(frame, new_shape=args.img_size)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB
img = np.ascontiguousarray(img)
# 将图像转换为Tensor并进行推理
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() / 255.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
# 推理并进行非极大值抑制
pred = model(img, augment=False)[0]
pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres)
# 处理检测结果
for det in pred[0]:
if det is not None:
# 获取检测框的坐标和置信度
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
x, y, w, h = map(int, xyxy2xywh(xyxy))
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
# 判断是否检测到不带安全帽的人
if label == 'no_hat':
# 检查是否达到报警时间间隔
current_time = time.time()
if current_time - last_alarm_time > alarm_interval:
# 记录报警时间并执行报警操作
last_alarm_time = current_time
print("Alarm: No helmet detected!")
# 添加报警操作的代码
# 在图像上绘制检测结果
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.9, (255, 0, 0), 2)
# 显示检测结果
cv2.imshow('Detection', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,上述代码仅修改了与您提供的代码不一致的部分,并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。您可能需要根据您的实际需求对其进行进一步的修改和优化。
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