YOLO的detect中添加代码,对视频画出目标框的中心点

要在YOLO的detect中对视频画出目标框的中心点，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在detect函数中找到绘制目标框的代码段，一般是在检测到目标时执行的。
2. 计算目标框的中心点坐标，可以通过目标框的左上角和右下角坐标计算得出，公式为：(x_center, y_center) = ((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2)，其中(x1, y1)为目标框左上角坐标，(x2, y2)为目标框右下角坐标。
3. 在目标框上绘制中心点，可以使用OpenCV中的circle函数来实现，代码如下：

cv::circle(image, cv::Point(x_center, y_center), 5, cv::Scalar(0, 0, 255), -1);

其中，image为视频帧图像，cv::Point(x_center, y_center)为中心点坐标，5为圆的半径，cv::Scalar(0, 0, 255)为颜色，-1为填充整个圆。

4. 最后，将修改后的视频帧图像返回即可。

注意：上述代码仅为示例，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

相关问题

如何让yolo测试集只显示中心点并且给出坐标

要让yolo测试集只显示中心点并给出坐标，您需要在`darknet`配置文件中进行一些更改。

1. 首先，打开配置文件`cfg文件`。您可以在命令行中输入`nano cfg\yolov3.cfg`（如果您的配置文件名不同，则将其替换为您的配置文件名）。

2. 找到最后一层`[yolo]`。默认情况下，该层应包括`classes`，`anchors`，`mask`和`num`字段。

3. 您需要删除`yolo`层中的`outpu`t字段，这样就只会输出检测框的中心点坐标和宽高信息。找到`output`字段，将其删除。

4. 最后，将`yolo`层的`classes`字段设置为1，因为您只想检测一个类别。

5. 保存并关闭配置文件。

6. 运行检测命令时，使用`-out`标志指定输出文件的名称，例如：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg weights/yolov3.weights data/dog.jpg -out result.txt

7. 检测完成后，您可以打开`result.txt`文件查看检测结果。每一行都表示一张图像中检测到的一个目标，包括中心点坐标和宽高信息。

这样就可以让yolo测试集只显示中心点并且给出坐标了。

yolov5 detect.py测试时只显示中心点

如果在使用 YOLOv5 的 detect.py 进行目标检测时，只显示了目标中心点的坐标，而没有显示目标框的宽度和高度，可以尝试以下两种方法：

1. 检查 detect.py 文件中的输出参数

YOLOv5 的 detect.py 文件中有一个 `plot_flag` 参数，用于控制是否在输出中绘制目标框。默认情况下，该参数为 False，即不绘制目标框。可以将其改为 True，如下所示：

   plot_flag = True

改完之后保存文件，再重新运行目标检测，就应该能够看到目标框了。

2. 检查输出文件的格式

YOLOv5 在进行目标检测时，会将检测结果输出到一个 txt 文件中。如果只显示了目标中心点的坐标，而没有显示目标框的宽度和高度，可能是因为输出文件的格式不正确。在输出文件中，每个目标的信息应该包含目标类别、中心点坐标、宽度和高度，格式如下所示：

   <class> <x_center> <y_center> <width> <height>

如果输出文件中只有前两个参数，那么说明检测结果没有保存宽度和高度信息。可以检查一下 YOLOv5 的配置文件，确保 `yolo.yaml` 文件中的 `nc` 参数（类别数量）和 `depth_multiple` 参数（网络深度倍数）正确设置。如果这些参数设置正确，那么可能是训练数据的问题，需要检查训练数据中是否包含宽度和高度信息。