利用看门狗监控图片文件夹实时写入图片进行yolov5训练

利用看门狗（Watchdog）功能监控图片文件夹并实时写入新图片进行YOLOv5模型训练，是一种自动化流程，主要用于持续收集和更新数据集，以便机器学习模型能够及时接收最新的图像信息进行迭代。以下是这个过程的一般步骤：

1. **设置看门狗程序**：你可以使用Python的`watchdog`库来创建一个监听指定文件夹变动的脚本。当有新的图片添加到该文件夹时，脚本会被触发。

import watchdog.observers
import watchdog.events

observer = watchdog.observers.Observer()
event_handler = MyEventHandler()  # 自定义事件处理器，负责处理图片写入
observer.schedule(event_handler, path='your_image_folder', recursive=True)
observer.start()

2. **自定义事件处理器**：在这个处理器中，你需要检查事件是否表示文件的新增或修改，如果是，则读取图片并将其移动至训练目录，准备用于训练。

class MyEventHandler(watchdog.events.FileSystemEventHandler):
    def on_modified(self, event):
        if isinstance(event, watchdog.events.FileModifiedEvent) and event.src_path.endswith('.jpg'):  
            process_new_image(event.src_path)  # 函数处理新图片，比如复制到训练目录

3. **处理图片**：对新图片进行预处理，如缩放、裁剪、转换成YOLOv5所需的格式等，然后添加到训练数据集中。

4. **训练模型**：当有足够的图片准备就绪时，你可以使用`yolov5`提供的命令行工具（通常是`python train.py`）来训练模型，输入包含新图片的训练数据集路径。

python train.py /path/to/train/images --data /path/to/train.yaml