在detect.py文件中，找到执行目标检测的代码块。通常是在for循环中进行目标检测，每一帧图像都会被送入模型进行预测。 在目标检测完成后的代码块中，可以找到已经检测到的目标框的信息。这些信息通常以xywh格式表示，即包含目标框的左上角坐标（x，y），以及框的宽度和高度（w，h）。

在`detect.py`文件中，你可以找到执行目标检测的代码块，通常是在一个`for`循环中进行目标检测，每一帧图像都会被送入模型进行预测。

在目标检测完成后的代码块中，你可以找到已经检测到的目标框的信息。这些信息通常以`xywh`格式表示，即包含目标框的左上角坐标（x，y），以及框的宽度和高度（w，h）。

以下是一个示例代码块，展示了如何获取每个目标框的`xywh`信息：

for image_path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    # 进行模型预测，获取检测结果
    pred = model(img, augment=opt.augment)
    # 对预测结果进行后处理
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=opt.conf_thres, iou_thres=opt.iou_thres)

    # 遍历每个检测到的目标框
    for i, det in enumerate(pred):
        if det is not None and len(det):
            # 获取目标框的左上角坐标（x，y），以及框的宽度和高度（w，h）
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in det:
                x, y, w, h = xywh[0], xywh[1], xywh[2], xywh[3]
                # 在这里可以根据第二类的框将框内的第一类标号，计算第二类两个中心点的坐标距离，进行相应的操作
                # ...

在这个示例代码块中，`pred`是模型预测的结果，其中每个检测到的目标框用一个列表表示。你可以通过遍历这个列表，获取每个目标框的`xywh`信息，然后根据你的需求进行相应的操作。