如何把yolov5检测不出来的照片单独存放在一个文件夹里

时间: 2024-02-20 16:59:38 浏览: 173
您可以使用Python和YoloV5的API来实现将YoloV5检测不出来的照片单独存放在一个文件夹中的功能。以下是实现的步骤: 1. 导入必要的库和模块: ``` import os import shutil import torch import cv2 from models.experimental import attempt_load from utils.datasets import LoadImages from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, plot_one_box from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized ``` 2. 加载YoloV5模型: ``` weights = 'yolov5s.pt' device = select_device('') model = attempt_load(weights, map_location=device) imgsz = check_img_size(640, s=model.stride.max()) if device.type != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters()))) ``` 3. 定义检测函数: ``` def detect(img, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45): img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() img /= 255.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes=None, agnostic=False) if pred[0] is None: return None boxes = pred[0][:, :4].cpu().numpy() scores = pred[0][:, 4].cpu().numpy() classes = pred[0][:, 5].cpu().numpy().astype(int) return boxes, scores, classes ``` 4. 加载图片并进行检测: ``` image_folder = 'path/to/image/folder' result_folder = 'path/to/result/folder' os.makedirs(result_folder, exist_ok=True) img_files = LoadImages(os.path.join(image_folder, '*')) for img_i, (path, img, im0s, vid_cap) in enumerate(img_files): boxes, scores, classes = detect(img) if boxes is None: shutil.move(path, os.path.join(result_folder, os.path.basename(path))) continue ``` 5. 将检测不出来的图片移动到指定文件夹: ``` for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes): if score < conf_thres: shutil.move(path, os.path.join(result_folder, os.path.basename(path))) break ``` 6. 运行完整代码并将结果保存到指定文件夹: ``` python detect.py ``` 其中,`detect.py`是包含完整代码的Python文件。
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