yolov7训练完生成best.pt,用best.pt去测试一个文件夹里的图片，文件夹里预测框的个数怎么去知道

要使用`yolov7`生成的`best.pt`模型对一个文件夹中的图片进行测试，并获取预测框的个数，可以使用`detect.py`脚本来实现。以下是一些步骤：

1. 确保已经安装了`torch`、`torchvision`和`numpy`库。
2. 下载`yolov7`的代码库，并切换到该目录下。
3. 创建一个新的Python文件，例如`test_folder.py`，并在其中添加以下代码：

import os
import torch
from tqdm import tqdm
from PIL import Image

# 设置相关路径和参数
model_path = 'path/to/best.pt'  # 替换为生成的best.pt模型的路径
image_folder = 'path/to/image/folder'  # 替换为待测试的图片文件夹路径
output_folder = 'path/to/output/folder'  # 替换为输出结果的文件夹路径
img_size = 416  # 输入图像的尺寸
conf_thres = 0.5  # 置信度阈值
iou_thres = 0.5  # IOU阈值

# 加载模型
model = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu'))['model']
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device).eval()

# 遍历文件夹中的所有图片
for filename in tqdm(os.listdir(image_folder)):
    if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif')):  # 可根据实际情况修改图片格式
        image_path = os.path.join(image_folder, filename)
        output_path = os.path.join(output_folder, filename)
        
        # 加载图片并进行预处理
        img = Image.open(image_path).convert('RGB')
        img = img.resize((img_size, img_size))
        
        # 转换为模型可接受的输入格式
        img = torch.from_numpy(np.array(img)).float() / 255.0
        img = img.permute(2, 0, 1).unsqueeze(0)
        
        # 将输入图像传入模型进行预测
        img = img.to(device)
        with torch.no_grad():
            outputs = model(img)
        
        # 处理预测结果
        # TODO: 根据实际需求，对预测结果进行解析和处理
        
        # 保存输出结果（可根据实际需求进行保存）
        outputs.save(output_path)

在这段代码中，你需要根据实际情况修改`model_path`、`image_folder`和`output_folder`的路径。`img_size`是输入图像的尺寸，`conf_thres`是置信度阈值，`iou_thres`是IOU阈值。你还可以根据实际需求对预测结果进行进一步的解析和处理。

这段代码会遍历指定文件夹中的所有图片，并使用`best.pt`模型进行预测。最后，预测结果会保存在指定的输出文件夹中。你可以通过输出文件夹中每个图片的预测结果来获取预测框的个数。