parser.add_argument('--device')

时间: 2024-01-29 20:02:31 浏览: 30
parser.add_argument('--device')是一个Python argparse模块中的函数,它用于解析命令行参数。它允许用户在命令行中指定一个设备来运行程序。例如,如果你想在GPU上运行程序,你可以在命令行中输入--device cuda:0。如果你想在CPU上运行程序,你可以在命令行中输入--device cpu。如果你没有指定--device参数,程序将使用默认设备。
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parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')

这段代码是使用argparse库为Yolov5添加一个命令行参数`--device`,用于指定设备的选择。 在这段代码中,默认值为`'0'`,即默认使用第一块GPU进行推理。你可以根据需要修改默认值,或者在命令行中指定不同的设备。 对于`--device`参数的使用示例: - `--device cpu`:使用CPU进行推理 - `--device cuda`:使用默认的GPU进行推理 - `--device 0,1,2,3`:使用多块GPU进行并行推理 - `--device cuda:0`:显式地指定使用第一块GPU进行推理 在代码中,你可以通过`args.device`来获取这个参数的值,然后根据该值来设置Yolov5模型的设备。 示例代码如下: ```python import argparse # 创建一个ArgumentParser对象 parser = argparse.ArgumentParser() # 添加--device参数 parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') # 解析命令行参数 args = parser.parse_args() # 根据参数值设置模型的设备 device = torch.device('cpu') if args.device == 'cpu' else torch.device(f'cuda:{args.device}') # 移动模型到指定设备 model.to(device) ``` 这样你就可以通过命令行参数来控制Yolov5模型的设备选择了。

上述表述和我下载的官方代码不一样,以下是我截取的部分源代码,请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 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='display 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')

根据您提供的代码,我重新整理了Detect.py的代码,并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。以下是修改后的代码: ```python import cv2 import time import argparse from models.experimental import attempt_load from utils.datasets import letterbox from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh from utils.torch_utils import select_device # 解析命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 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='display 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') args = parser.parse_args() # 加载模型权重 device = select_device(args.device) # 使用指定设备 model = attempt_load(args.weights, map_location=device) # 加载模型 # 初始化时间记录和报警规避相关变量 last_alarm_time = time.time() # 上次报警时间 alarm_interval = 10 # 报警时间间隔(秒) # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(args.source) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 图像预处理 img = letterbox(frame, new_shape=args.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB img = np.ascontiguousarray(img) # 将图像转换为Tensor并进行推理 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 推理并进行非极大值抑制 pred = model(img, augment=False)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres) # 处理检测结果 for det in pred[0]: if det is not None: # 获取检测框的坐标和置信度 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): x, y, w, h = map(int, xyxy2xywh(xyxy)) label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' # 判断是否检测到不带安全帽的人 if label == 'no_hat': # 检查是否达到报警时间间隔 current_time = time.time() if current_time - last_alarm_time > alarm_interval: # 记录报警时间并执行报警操作 last_alarm_time = current_time print("Alarm: No helmet detected!") # 添加报警操作的代码 # 在图像上绘制检测结果 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (255, 0, 0), 2) # 显示检测结果 cv2.imshow('Detection', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 请注意,上述代码仅修改了与您提供的代码不一致的部分,并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。您可能需要根据您的实际需求对其进行进一步的修改和优化。

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代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 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='display 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('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='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('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

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

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