# if save_txt: # Write to file # xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh # line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format # with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: # f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
时间: 2024-02-14 20:20:35 浏览: 162
这段代码是Yolov5中保存检测结果到txt文件的具体实现代码。在检测出目标后,通过将目标的类别、位置信息和置信度信息转换为一行数据,然后写入到对应的txt文件中。具体实现过程如下:
1. 首先判断是否需要保存txt文件,如果需要则进行下一步,否则直接跳过。
2. 将目标的坐标信息从xyxy格式转换为xywh格式,并将结果进行归一化处理。
3. 根据是否需要保存置信度信息,构造一行label数据。
4. 将label数据写入到对应的txt文件中。
需要注意的是,这段代码是在检测出一个目标后执行的,因此需要在循环中重复执行,直到所有目标检测完成后,才会生成完整的txt文件。
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# Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
这段代码是YOLOv5中的一部分,用于将预测结果写入文件。具体来说,它迭代每个预测结果的每个类别,并将预测框的坐标、置信度和类别编号存储在变量中。如果需要将结果写入文本文件,则会将预测框的坐标进行归一化,并将结果写入文本文件中。如果需要保存置信度,则将置信度添加到输出中。最终,文本文件中将包含每个类别的预测框的坐标和置信度信息。
解释 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file 默认不执行,不用看 xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)
这段代码的作用是对每个预测框进行处理和可视化,包括将预测框的信息写入标签文件和将预测框画到原始图像上。
`for *xyxy, conf, cls in reversed(det):` 使用 `reversed()` 函数将预测框列表反向遍历,以便后续的处理。其中,`*xyxy` 表示预测框的坐标信息,`conf` 表示预测框的置信度,`cls` 表示预测框的类别。
`if save_txt:` 表示如果需要将预测框的信息写入标签文件,则执行下面的代码。其中,`xyxy2xywh()` 是一个 YOLOv5 工具函数,用于将预测框的坐标从 (x1,y1,x2,y2) 格式转换为 (x,y,w,h) 格式。`gn` 是归一化增益,用于将预测框的坐标从归一化坐标转换为原始图像坐标。最后将预测框的信息写入标签文件中。
`if save_img or view_img:` 表示如果需要将预测框画到原始图像上,则执行下面的代码。其中,`names` 是类别名称列表,`plot_one_box()` 是一个 YOLOv5 工具函数,用于将预测框画到图像上。
具体地,`label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'` 表示生成预测框的标签信息,包括类别名称和置信度。`xyxy` 表示预测框的坐标信息,`im0` 表示原始图像,`color` 表示预测框的颜色,`line_thickness` 表示预测框的线宽。最后将预测框画到原始图像上。
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