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。

相关问题

边缘端yolov5在detect.py中如何实时显示fps帧率

在YOLOv5的`detect.py`文件中，实时显示FPS（每秒帧数）通常是通过添加一个计时器以及一些屏幕输出函数来实现的。这里是一个简化的步骤：

1. **导入所需库**：首先，你需要导入必要的库，如`time`用于计时，`cv2`用于处理图像，以及`matplotlib`可能用于更直观地展示FPS。

import time
from utils.general import timer, check_requirements, increment_path

2. **初始化计时器**：在开始检测前，创建一个开始时间标记，然后在每一帧后更新它并计算这段时间内的帧数。

start_time = time.time()

# ... (检测代码)

def show_frame_with_fps(frame, fps):
    # ... (显示图像的代码)
    cv2.putText(frame, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

3. **检测循环**：在主的while循环中，检测图片、更新帧数并显示在屏幕上。每次处理完一帧后，会计算当前时间与上一次的时间差，并用这个差值除以1秒（即1000毫秒）得到大约的FPS。

for path, img, im0s, vid_cap in data_gen(1):  # 或其他数据生成部分
    # ... (检测和处理代码)
    end_time = time.time()
    if not frame:
        continue
    fps = 1 / (end_time - start_time)  # 计算FPS
    start_time = end_time

    show_frame_with_fps(frame, fps)
    ... (其他输出操作)

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。