利用看门狗监控图片文件夹实时写入图片进行yolov5的detect.py识别标注

利用看门狗（Watchdog）监控图片文件夹并实时检测新图片的过程可以分为以下几个步骤：

1. **设置看门狗**：首先，你需要在你的Python脚本中引入看门狗库（如`pyinotify`），这是一个用于监视文件系统事件的模块。当新的图片文件被创建到指定目录时，它会触发相应的回调函数。

import pyinotify

# 初始化看门狗对象
wm = pyinotify.WatchManager()
mask = pyinotify.IN_CREATE | pyinotify.IN_MOVED_TO  # 监听文件创建和移动事件
notifier = pyinotify.Notifier(wm)
handler = MyHandler()  # 自定义处理图片文件的类实例
wm.add_watch('your_image_folder', mask, proc_fun=handler.process_new_image)  # 监控特定文件夹

2. **编写处理函数**：在`MyHandler`类中，定义`process_new_image`方法，这个方法会在接收到新的图片文件事件时被调用。在这个方法里，你可以读取新文件并运行YOLOv5的`detect.py`进行图像识别和标注。

class MyHandler(pyinotify.ProcessEvent):
    def process_new_image(self, event):
        img_path = event.pathname  # 获取新文件路径
        img = cv2.imread(img_path)  # 读取图片（假设cv2已导入）
        results = detect.detect(img)  # 调用YOLOv5的detect方法
        annotate_and_save(results, img_path)  # 标注图片并保存

3. **YOLOv5检测和标注**：你需要确保`detect.py`脚本已经安装并在`yolov5`模型路径下可用。`annotate_and_save`是一个自定义函数，用于将检测结果应用到原始图片上，并将其保存到原位置或指定的新位置。

4. **启动监控**：最后，在你的程序开始时启动看门狗和监听器。

if __name__ == "__main__":
    try:
        notifier.loop()  # 开始监听文件系统变化
    except KeyboardInterrupt:
        print("退出")
        notifier.stop()