cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general' (C:\Users\2528355149\Desktop\yolov5-master\utils\general.py)

时间: 2023-08-20 20:05:36 浏览: 228
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coords_transform库原理及使用方法1

您好！根据您提供的错误信息，看起来您正在尝试从 'utils.general' 模块中导入名为 'scale_coords' 的函数，但是无法成功导入。这可能是由于以下几个原因： 1. 检查您的代码中是否正确导入了 'utils.general' 模块。请确保导入语句正确且没有拼写错误。 2. 检查 'utils.general' 模块中是否确实存在名为 'scale_coords' 的函数。请确保函数名称正确，并且该函数在 'utils.general' 模块中定义。 3. 检查 'utils.general' 模块的路径是否正确。请确认该模块的路径与您的代码中给出的路径一致。 如果您仍然无法解决问题，请提供更多相关的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。
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Traceback (most recent call last): File "D:\yolov5-7.0\aimtools\main.py", line 14, in <module> from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh ImportError: cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general' (D:\yolov5-7.0\utils\general.py)这个报错这么解决

这个错误可能是由于您的代码中调用了utils.general中的scale_coords函数，但是该函数并不存在或者命名不正确导致的。请检查您的代码，确保您的函数调用的名称和正确性。 如果您确定您的代码中确实存在scale_...

ImportError: cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general' (D:\com-software\yolov5\yolov5-master\utils\general.py)

from utils.general import scale_coords 如果你的代码库中确实没有这个函数，那么你可以自己实现一个。这是一个可能的实现方式： python import torch def scale_coords(coords, img_shape, im0_shape): ...

cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general' (9\Lib\site-packages\yolov5\utils\general.py)是什么原因

1. scale_coords函数不存在于utils.general模块中。你可以尝试检查一下是否拼写错误或者该函数是否在另一个模块中。 2. utils.general模块中缺少scale_coords函数。你可以尝试查看一下该模块中的代码是否...

import argparse import json import os import sys from pathlib import Path from threading import Thread import numpy as np import torch from tqdm import tqdm FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative from models.common import DetectMultiBackend from utils.callbacks import Callbacks from utils.datasets import create_dataloader from utils.general import (LOGGER, NCOLS, box_iou, check_dataset, check_img_size, check_requirements, check_yaml, coco80_to_coco91_class, colorstr, increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh) from utils.metrics import ConfusionMatrix, ap_per_class from utils.plots import output_to_target, plot_images, plot_val_study from utils.torch_utils import select_device, time_sync

这段代码主要是导入了一些Python库和自定义的模块，以及定义了一些全局变量，主要...其中，FILE定义了当前文件的路径，ROOT定义了YOLOv5的根目录，如果ROOT不在sys.path中，则将其添加到PATH中，并将其转换为相对路径。

ImportError: cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general'

这个错误通常是因为你在使用一个名为 scale_coords 的函数，但是 Python 解释器无法在 utils.general 模块中找到这个函数。 可能的原因有： 1. scale_coords 函数没有在 utils.general 模块中定义。你需要...

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov5-master/xml_helper1.py", line 497, in <module> auged_img, auged_bboxes = dataAug.dataAugment(img, coords) File "D:/yolov5-master/xml_helper1.py", line 383, in dataAugment img, bboxes = self._rotate_img_bbox(img, bboxes, angle, scale) File "D:/yolov5-master/xml_helper1.py", line 191, in _rotate_img_bbox rot_img = cv2.warpAffine(img, rot_mat, (int(math.ceil(nw)), int(math.ceil(nh))), flags=cv2.INTER_LANCZOS4) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\imgwarp.cpp:2723: error: (-215:Assertion failed) src.cols > 0 && src.rows > 0 in function 'cv::warpAffine'

另外，还可以检查一下旋转角度（angle）和缩放比例（scale）是否合理。如果旋转角度或缩放比例设置不当，也可能导致图像的尺寸变为0。 如果能提供更多相关的代码，我可以更具体地帮助你解决这个问题。

if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)

接下来，t_coords表示时间序列的坐标，而t_relative_coords则表示时间序列中每个时间点与其他时间点之间的相对距离，t_relative_coords的形状为(num_ttokens, num_ttokens)，其中每个元素都是一个相对距离值。...

coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 2, Wh, Ww coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 2, Wh*Ww, Wh*Ww relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # Wh*Ww, Wh*Ww, 2 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # shift to start from 0 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)

- coords_h 和 coords_w 分别生成窗口高度和宽度的坐标。 - coords 是一个二维坐标网格，表示窗口内每个位置的坐标。 - coords_flatten 将二维坐标网格展平成一维坐标。 - relative_coords 计算了每个位置...

relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :]

具体来说，coords_flatten是一个二维数组，每一行表示一个点在二维平面上的坐标，第一个维度表示点的数量，第二个维度表示坐标的维度（这里是2）。 coords_flatten[:, :, None]是将coords_flatten数组的第二...

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

这段代码没有明显的语法错误，但是需要确保以下几点： 1. 确保已经正确安装了 cv2 和 torch 库。 2. 确保视频文件路径和权重文件路径是正确的。 3. 确保输入的视频文件格式与代码中指定的编解码器相匹配，否则...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop...

det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

这行代码的作用是将检测框的坐标缩放到原始...scale_coords()是一个自定义函数，用于将检测框的坐标从相对于缩放后的图像大小转换为相对于原始图像大小的坐标。通过这行代码，我们可以得到在原始图像中的检测框坐标。

解释代码：scale_coords(img.shape[2:], det[:, 6:], im0.shape, kpt_label=4, step=3)

scale_coords()函数将检测框和关键点坐标从特征图尺度映射到原始图像尺度，具体实现方式是： - 首先根据特征图上的每个像素点对应原图上的像素点的步长，计算出在原图上的位置。 - 然后根据检测框在特征图上的...

det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()得到什么

这段代码也是在使用PyTorch实现目标检测模型（如YOLOv5）时使用的。其中，det是模型对输入图像的输出结果，表示检测到的目标框信息。img是经过预处理后的输入图像数据，im0是原始输入图像数据。 这段代码的作用是...

det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()什么意思

scale_coords 函数的作用是将目标框的坐标从原始图像的尺寸映射到缩放后的图像的尺寸上。具体来说，它会将目标框的坐标缩放到缩放后的图像的尺寸上，并且进行一些坐标变换，使得坐标系原点从目标框的左上角变成了...

解释 if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

scale_coords() 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框的坐标从 img_size 转换为 im0 size。其中，img.shape[2:] 表示输入图像的尺寸，det[:, :4] 表示预测框的坐标信息。处理结果是一个更新后的预测框...

解释if det is not None and len(det): det[:, :4]=scale_coords(img.shape[2:],det[:, :4], im0.shape).round()

def scale_coords(img1_shape, coords, img0_shape, ratio_pad=None): # ... 其中img1_shape表示缩放后的图片尺寸，coords表示要转换的坐标数组，img0_shape表示缩放前的图片尺寸，ratio_pad为可选...

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