g++ main.cpp -o test_det -std=c++11 `pkg-config --cflags --libs opencv`

时间: 2023-08-29 13:02:57 浏览: 65
这是一个用于编译C++程序的命令行命令。下面是对该命令的简要解释: g:这是gcc的前端命令,用于编译和链接C/C++代码。 main.cpp:这是你的源代码文件名,其中包含了你的程序代码。 -o test_det:这是将编译生成的可执行文件命名为"test_det",你可以自定义该名称。 -std=c 11:这是指定使用C++11标准进行编译。 `pkg-config --cflags --libs opencv`:这是调用pkg-config命令来获取OpenCV的编译选项和依赖库。 最后,该命令将会根据给出的参数将你的源代码编译成一个名为"test_det"的可执行文件,该文件可以在运行时利用OpenCV库进行图像处理等操作。
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运行 ./yolov5_det -s yolov5s.wts yolov5s.engine s错误

运行 "./yolov5_det -s yolov5s.wts yolov5s.engine" 命令时出现错误的原因可能有很多种可能性,以下是一些常见的错误及解决方法: 1. 文件路径错误:请确保 yolov5s.wts 文件和 yolov5_det 可执行文件在同一个目录下,并且文件名和路径正确。 2. 缺少依赖库:检查是否缺少必要的依赖库,比如 CUDA、CUDNN 等。可以通过运行 "ldd yolov5_det" 命令来查看是否有缺失的库文件。 3. 权限问题:请确保你对 yolov5_det 可执行文件具有执行权限。可以通过运行 "chmod +x yolov5_det" 命令来添加执行权限。 4. 编译问题:如果你是自己编译的 yolov5_det,可能是编译过程中出现了错误。请检查编译时的报错信息,确保编译过程中没有出现问题。 如果以上方法都无法解决问题,请提供更详细的错误信息,以便我能够更准确地帮助你解决问题。

./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25

很抱歉,我无法提供关于"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25"的具体介绍,因为这是一个命令行的执行命令,而我是一个AI助手无法执行命令。但是我可以告诉你一些关于YOLOv5的基本信息。 YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。YOLOv5相比于之前的版本有着更高的检测精度和更快的检测速度。它采用了一种单阶段的检测方法,可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。 关于你提到的命令"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25",根据命令的格式推测,可能是用于将自定义的权重文件(yolov5_custom.wts)转换为TensorRT引擎文件(yolov5.engine),并设置了一些参数(c 0.17 0.25)。具体的参数含义需要查看相关文档或代码来确定。 如果你对YOLOv5或目标检测算法有更多的问题,请随时提问。

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super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') 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='show 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') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

static int npu_detect_callback_body(unsigned char *pBuffer, int size, int ch_idx, Awnn_Context_t *context) { unsigned char *body_input_buf[2] = {NULL, NULL}; aialgo_context_t *pctx = get_aicontext(); int ret = 0; body_input_buf[0] = pBuffer; body_input_buf[1] = pBuffer + size * 2 / 3; awnn_set_input_buffers(context, body_input_buf); long start_time = get_time_in_us(); awnn_run(context); if (1 == pctx->ai_det_runtime_print || 3 == pctx->ai_det_runtime_print) { alogd("body awnn_run cost %dms", (get_time_in_us() - start_time) / 1000); } Awnn_Post_t post; post.type = (AWNN_DET_POST_TYPE)pctx->attr.ch_info[ch_idx].nbg_type; post.width = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_width; post.height = pctx->attr.ch_info[ch_idx].src_height; post.thresh = pctx->attr.ch_info[ch_idx].thresh; Awnn_Result_t result; awnn_det_post(context, &post, &result); if (result.valid_cnt > 0) { if (pctx->attr.ch_info[ch_idx].draw_orl_enable) { paint_object_detect_region_body(&result, ch_idx); } for (int j = 0; j < result.valid_cnt; j++) { if (1 == pctx->ai_det_result_print || 5 == pctx->ai_det_result_print) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } else if (2 == pctx->ai_det_result_print || 6 == pctx->ai_det_result_print) { if (0 == result.boxes[j].label) { alogd("ch_idx=%d, [%d/%d] cls %d, prob %f, rect[%d,%d,%d,%d]", ch_idx, j + 1, result.valid_cnt, result.boxes[j].label, result.boxes[j].score, result.boxes[j].xmin, result.boxes[j].ymin, result.boxes[j].xmax, result.boxes[j].ymax); } } } ret = result.valid_cnt; } return ret; }

def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') 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='show 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') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')

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