yolov5修改detect.py生成txt

要修改detect.py生成txt文件，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开detect.py并找到`results.save()`语句，该语句用于将预测结果保存到results变量中。

2. 在该语句下面添加以下代码来将预测结果保存到txt文件中：

   with open('results.txt', 'w') as f:
       for result in results.xyxy:
           line = ' '.join(str(x) for x in result.tolist())
           f.write(line + '\n')

该代码将结果的每一行写入txt文件中，并使用空格将每个元素分隔开来。

3. 运行detect.py并检查是否生成了results.txt文件。

注意，这只是一种简单的方法来生成txt文件，你可以按照自己的需求进行修改。同时要注意，生成的txt文件可能会很大，因此建议使用其他方法来处理结果，例如将结果保存为JSON格式或使用数据库进行存储。

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python3 yolov9/detect.py --source $SOURCE --img 640 --device 0 --weights './yolov9-e.pt' --name $OUTPUT --num_kf 5 --kf_int 50 --save-crop

这个命令行是在使用YOLOv9模型进行物体检测，它有以下几个关键参数：

1. `--source $SOURCE`: 这是一个路径变量，指定输入图像或视频流的来源，例如文件路径、摄像头ID等。
2. `--img 640`: 设置每张图片的宽度为640像素，用于缩放处理。
3. `--device 0`: 指定使用的设备，这里是CPU（0）或是GPU（如CUDA设备）。
4. `--weights './yolov9-e.pt'`: 这是预训练模型的权重文件路径，`yolov9-e.pt`表示YOLOv9的一个特定版本。
5. `--name $OUTPUT`: 输出结果的名称，会生成相应的检测结果文件夹。
6. `--num_kf 5`: 设置卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的大小为5，用于连续帧的目标跟踪。
7. `--kf_int 50`: 卡尔曼滤波间隔，每50帧更新一次预测。
8. `--save-crop`: 表示保存每个检测到的对象的裁剪区域。

运行这个脚本，会执行YOLOv9模型对指定源的图像进行实时检测，并将检测结果以指定的格式保存下来，同时进行目标跟踪。如果`$SOURCE`没有提供，用户需要自行替换为实际的文件或摄像头ID；同样，其他参数可以根据实际需求调整。

yolov5运行detect.py s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string

这行代码是 YOLOv5 的 detect.py 文件中的一部分，用于将检测结果转换为字符串格式。具体来说，它将检测到的物体类别和数量添加到字符串中，并根据数量确定是否需要在类别名称后面添加“s”来表示复数形式。

其中，变量 n 是检测到的某个类别的数量，变量 c 是该类别在模型中的索引，变量 names 是一个字符串列表，包含模型中所有类别的名称。该代码使用 int(c) 将索引 c 转换为整数类型，然后使用 names[int(c)] 获取对应类别的名称。

最终生成的字符串类似于：“2 cars, 1 tree, 3 persons, ...”。