det_cls = det_cls_list[i]print(det_cls)[ 1]怎么不是输出1,而是[ 1]

时间: 2024-10-17 15:06:29 浏览: 15
RAR

rastafilt.rar_Background Noise_DET_rasta_背景噪声

在这个表达式中,`det_cls_list[i]`是一个列表操作,它取出列表`det_cls_list`中的第`i`个元素。这里的`det_cls`应该是另一个列表或者数组,因为在打印的时候,如果是列表类型,Python通常会默认显示方括号[]来包围元素。 例如,假设`det_cls_list`是一个类似这样的列表: ```python det_cls_list = ['apple', 'banana', 'cherry'] i = 0 det_cls = det_cls_list[i] print(det_cls) # 输出: 'apple' ``` 如果`det_cls`本身也是一个列表,而`i`正好指向了包含一个元素的索引,那么打印的结果就会是那个单独的元素,如: ```python det_cls = [1] i = 0 det_cls = det_cls_list[i] print(det_cls) # 输出: [1] ``` 这里`det_cls`被赋值为`[1]`,所以打印出来就是`[1]`,而不是预期的`1`。 如果你期望直接输出整数1而不是列表,你需要确认`det_cls_list[i]`确实是一个只包含一个元素的列表,并且该元素是整数1,否则不会直接得到`1`。如果不是这种情况,你可能需要进一步检查`det_cls_list`的内容。
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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)

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