def open_file(self): config_file = 'config/fold.json' # config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) open_fold = config['open_fold'] if not os.path.exists(open_fold): open_fold = os.getcwd() name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Video/image', open_fold, "Pic File(*.mp4 *.mkv *.avi *.flv " "*.jpg *.png)") if name: self.det_thread.source = name # self.statistic_msg('Loaded file：{}'.format(os.path.basename(name))) config['open_fold'] = os.path.dirname(name) config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(config_json) self.stop()

这段代码是用来打开一个视频或者图片文件，并且会记住上一次打开的文件夹位置。具体来说，它会读取一个叫做"fold.json"的配置文件，其中保存了上一次打开文件时的文件夹路径。如果这个路径不存在，就使用当前工作目录。然后弹出一个文件选择对话框，让用户选择视频或者图片文件。如果用户选择了文件，那么就将选择的文件路径保存到self.det_thread.source这个变量中，并且更新配置文件中的文件夹路径为所选文件的父文件夹路径。最后，调用self.stop()函数来停止之前正在进行的任务。

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def open_file(self): config_file = 'config/fold.json' config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) open_fold = config['open_fold'] if not os.path.exists(open_fold): open_fold = os.getcwd() name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Video/image', open_fold, "Pic File(*.mp4 *.mkv *.avi *.flv " "*.jpg *.png)")

这段代码是一个方法，名称为`open_file`。它的作用是打开一个文件对话框，让用户选择一个视频或图片文件。具体来说，它首先从`config/fold.json`文件中读取一个`open_fold`变量，该变量存储了用户上一次打开文件时所在的文件夹。如果该文件夹不存在，则默认使用当前工作目录。接着，它弹出一个文件选择对话框，让用户选择一个后缀名为`.mp4`、`.mkv`、`.avi`、`.flv`、`.jpg`或`.png`的文件，并返回选择的文件名。

解释一下这段代码： def __init__(self): super(DetThread, self).__init__() self.weights = './yolov5s.pt' self.current_weight = './yolov5s.pt' self.source = '0' self.conf_thres = 0.25 self.iou_thres = 0.45 self.jump_out = False # jump out of the loop self.is_continue = True # continue/pause self.percent_length = 1000 # progress bar self.rate_check = True # Whether to enable delay self.rate = 100 self.save_fold = './result'

这段代码定义了`DetThread`类的构造函数`__init__()`，在初始化对象时会执行该函数。函数中的`super()`调用了父类`QThread`的构造函数，确保在实例化`DetThread`对象时，也会同时实例化`QThread`对象。

接着，函数中定义了一些属性：

- `weights`：表示模型权重文件的路径，默认为`'./yolov5s.pt'`。
- `current_weight`：表示当前使用的模型权重文件的路径，默认为`'./yolov5s.pt'`，即与`weights`相同。
- `source`：表示输入源的路径或者摄像头的编号，默认为`'0'`，即使用默认的摄像头。
- `conf_thres`：表示置信度阈值，当预测的置信度低于该值时，会被过滤掉，默认为`0.25`。
- `iou_thres`：表示IoU阈值，用于筛选预测框的重叠程度，默认为`0.45`。
- `jump_out`：表示是否跳出循环的标志，默认为`False`，即不跳出循环。
- `is_continue`：表示是否继续执行检测任务的标志，默认为`True`，即继续执行检测任务。
- `percent_length`：表示进度条长度，默认为`1000`。
- `rate_check`：表示是否开启延迟检测的标志，默认为`True`，即开启。
- `rate`：表示延迟的时间间隔（毫秒），默认为`100`毫秒。
- `save_fold`：表示检测结果保存的文件夹路径，默认为`'./result'`。