yolov5怎么修改detect.py使得能测量目标框的长度和宽度
时间: 2023-12-13 13:04:43 浏览: 28
要修改 YOLOv5 的 detect.py 文件,使其能够测量目标框的长度和宽度,需要进行以下步骤:
1. 打开 detect.py 文件,并找到 detect() 函数。
2. 在函数中,找到对检测结果进行处理的部分,通常是通过 boxes, confs, classes = output 接收检测结果。
3. 在此处添加代码,计算出每个目标框的长度和宽度。具体方法是,对于每个目标框,计算出其左上角和右下角的坐标,然后通过坐标计算出目标框的宽度和高度。
4. 将计算出的长度和宽度添加到 boxes 列表中,这样就能够在后续的处理中使用这些信息了。
具体代码示例如下:
```python
# 计算每个目标框的长度和宽度
for i in range(len(boxes)):
x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
w = x2 - x1
h = y2 - y1
boxes[i] = [x1, y1, x2, y2, w, h]
# 将计算出的长度和宽度添加到 boxes 列表中
output = [boxes, confs, classes]
```
这样,detect.py 文件就能够测量每个目标框的长度和宽度了。在后续的处理中,可以通过 boxes 列表中的额外信息进行相关的操作。
相关问题
yolov5怎么修改detect.py使得能先识别图片中的标尺,再测量目标框的长度和宽度
要修改 YOLOv5 的 detect.py 文件,使其能够先识别图片中的标尺,再测量目标框的长度和宽度,需要进行以下步骤:
1. 打开 detect.py 文件,并找到 detect() 函数。
2. 在函数中,找到对输入图片进行预处理的部分,通常是通过 img = letterbox(img, new_shape=opt.img_size)[0] 将图片转换为模型所需的大小。
3. 在此处添加代码,通过调用另一个模型对图片进行标尺的检测。具体方法是,加载标尺检测模型,并对输入图片进行推理,得到标尺的位置信息。
4. 对于检测到的标尺,计算出其长度和宽度,并将其保存下来,可以使用一个变量或者列表来存储。
5. 在处理检测结果的部分,对于每个目标框,判断其是否与标尺重叠,如果是,则可以使用标尺的长度和宽度来计算目标框的实际尺寸。
具体代码示例如下:
```python
# 加载标尺检测模型
ruler_model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model='ruler.pt')
# 对输入图片进行标尺检测
ruler_results = ruler_model(img)
# 获取标尺的位置信息
ruler_boxes = ruler_results.xyxy[0].tolist()
# 对于检测到的标尺,计算出其长度和宽度
if len(ruler_boxes) > 0:
x1, y1, x2, y2 = ruler_boxes[0]
ruler_w = x2 - x1
ruler_h = y2 - y1
# 处理检测结果,计算目标框的实际尺寸
for i in range(len(boxes)):
x1, y1, x2, y2, w, h = boxes[i]
if len(ruler_boxes) > 0:
# 判断目标框是否与标尺重叠
if x1 < x2 and x2 > ruler_boxes[0][0] and x1 < ruler_boxes[0][2] \
and y1 < y2 and y2 > ruler_boxes[0][1] and y1 < ruler_boxes[0][3]:
# 使用标尺的长度和宽度来计算目标框的实际尺寸
w_real = w * ruler_w / opt.img_size
h_real = h * ruler_h / opt.img_size
boxes[i] = [x1, y1, x2, y2, w, h, w_real, h_real]
else:
boxes[i] = [x1, y1, x2, y2, w, h]
```
这样,detect.py 文件就能够先识别图片中的标尺,再测量目标框的长度和宽度了。注意,这里提供的代码仅供参考,具体的实现方式可能因为应用场景的不同而有所差异。
yolov5修改detect.py生成txt
要修改detect.py生成txt文件,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开detect.py并找到`results.save()`语句,该语句用于将预测结果保存到results变量中。
2. 在该语句下面添加以下代码来将预测结果保存到txt文件中:
```
with open('results.txt', 'w') as f:
for result in results.xyxy:
line = ' '.join(str(x) for x in result.tolist())
f.write(line + '\n')
```
该代码将结果的每一行写入txt文件中,并使用空格将每个元素分隔开来。
3. 运行detect.py并检查是否生成了results.txt文件。
注意,这只是一种简单的方法来生成txt文件,你可以按照自己的需求进行修改。同时要注意,生成的txt文件可能会很大,因此建议使用其他方法来处理结果,例如将结果保存为JSON格式或使用数据库进行存储。
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