解释 distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1))

这段代码的作用是检测图像中的人与人之间的距离是否符合一定的阈值范围，并输出程序运行时间。

具体来说，这里的 `distancing` 函数接受三个参数：

- `people_coords`：一个列表，包含了所有检测到的人的坐标信息；
- `im0`：输入的图像；
- `dist_thres_lim`：一个元组，包含两个数字，分别表示人与人之间的最小距离和最大距离的阈值范围。

函数的主要流程如下：

1. 首先，函数会遍历所有的人，计算他们之间的距离，并将距离小于最小阈值或大于最大阈值的人的编号记录下来。

2. 接着，函数会在图像上绘制出违反距离阈值的人之间的连线，以及他们的编号。

3. 最后，函数会输出程序运行的时间。

总的来说，这段代码的作用是对输入的图像进行人与人之间的距离检测，并将违反距离阈值的人之间的连线和编号绘制在图像上。

相关问题

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是目标检测算法的输出结果处理部分。主要包括以下几个步骤：

1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。

3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。

4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上绘制点和连线进行社交距离监测。

5. 将处理后的图像展示出来，并将图像保存到文件中。

解释distancing函数

"distancing"函数通常用于计算两个对象之间的距离。这个函数可以用于多种情况，比如计算两个点在平面上或空间中的距离，或者计算两个向量之间的距离等等。具体来说，"distancing"函数通常计算两个对象之间的欧几里德距离，这是指从一个对象到另一个对象的直线距离。欧几里德距离的计算公式如下：

$d(x, y) = \sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i - y_i)^2}$

其中，$x$ 和 $y$ 分别表示两个对象，$n$ 表示对象的维数，$x_i$ 和 $y_i$ 分别表示对象在第 $i$ 维的值。