confidences = outputs[1][0] IndexError: list index out of range [ WARN:0@10.009] global D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_msmf.cpp (539) `anonymous-namespace'::SourceReaderCB::~SourceReaderCB terminating async callback

抱歉，您遇到了一个索引错误。这种错误通常是由于输出节点的数量与您在代码中假设的数量不匹配引起的。

请确保您的YOLOv5 ONNX模型具有正确的输出节点。您可以使用以下代码打印模型的输出节点名称：

output_names = [output.name for output in session.get_outputs()]
print(output_names)

确保输出节点的数量和顺序与您在代码中使用的索引匹配。

如果输出节点的数量不对，您可能需要检查模型导出过程中的配置，以确保正确导出了YOLOv5模型。

如果输出节点的数量正确，但仍然出现索引错误，请检查模型输出的形状是否符合预期。您可以使用以下代码打印输出节点的形状：

for output in session.get_outputs():
    print(output.name, output.shape)

确保您正确地解析输出并将其用于边界框绘制。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的YOLOv5模型和代码的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

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import pandas data=pandas.read_csv('D:/py_anli2/apriori.csv',encoding='GBK') # print(data) transactions= data['items'].values from apyori import apriori results = list( apriori( transactions, min_support=0.001, min_confidence=0.001, min_lift=1.001 ) ) supports=[] confidences=[] lifts=[] bases=[] adds=[] for r in results: size = len(r.ordered_statistics) for j in range(size): supports.append(r.support) confidences.append( r.ordered_statistics[j].confidence ) lifts.append(r.ordered_statistics[j].lift) bases.append( list(r.ordered_statistics[j].items_base) ) adds.append( list(r.ordered_statistics[j].items_add) ) result = pandas.DataFrame({ '基于':bases, '推荐':adds, '支持度':supports, '置信度':confidences, '提升度':lifts, }) print(result)

这段代码是使用Apriori算法进行关联规则挖掘分析。它使用pandas库读取一个CSV文件，然后从文件中提取出需要进行关联规则挖掘的事务数据。接下来，它使用apyori库中的apriori函数来执行关联规则挖掘，并将结果存储在一个列表中。然后，通过遍历结果列表，将每个关联规则的支持度、置信度、提升度、基于项和推荐项存储在各自的列表中。最后，将这些列表整理成一个pandas DataFrame，并打印输出结果。

需要注意的是，这段代码中的文件路径可能需要根据实际情况进行修改。另外，关联规则挖掘的参数（如最小支持度、最小置信度、最小提升度）也可以根据具体需求进行调整。

result=pd.DataFrame({ #保存为一个数据框 '基于':bases, '推荐':adds, '支持度':supports, '置信度':confidences, '提升度':lifts})

这段代码是将四个列表（bases, adds, supports, confidences, lifts）组成一个数据框（DataFrame），其中每个列表对应数据框中的一列。

假设这四个列表长度相等且均为n，则数据框result的形状为（n, 5），其中第一列为'基于'，第二列为'推荐'，第三列为'支持度'，第四列为'置信度'，第五列为'提升度'。每行记录了一个规则的信息，包括规则的先决条件（基于）、结果（推荐）以及该规则的支持度、置信度和提升度等指标。