cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general' (9\Lib\site-packages\yolov5\utils\general.py)是什么原因

时间: 2023-07-21 22:57:18 浏览: 349
这个错误通常表示在导入`scale_coords`函数时出了问题。可能的原因是: 1. `scale_coords`函数不存在于`utils.general`模块中。你可以尝试检查一下是否拼写错误或者该函数是否在另一个模块中。 2. `utils.general`模块中缺少`scale_coords`函数。你可以尝试查看一下该模块中的代码是否包含该函数。 3. 你的环境中缺少必要的依赖项。你可以尝试检查一下是否缺少必要的依赖项,并将其安装到你的环境中。 4. 你的代码存在循环导入问题。你可以尝试检查一下是否存在循环导入,并尝试解决该问题。 希望这可以帮助你解决问题!
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ImportError: cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general'

这个错误通常是因为你在使用一个名为 `scale_coords` 的函数,但是 Python 解释器无法在 `utils.general` 模块中找到这个函数。 可能的原因有: 1. `scale_coords` 函数没有在 `utils.general` 模块中定义。你需要检查一下代码,确认这个函数是否存在,并且是否在正确的位置。 2. `utils.general` 模块没有被正确地导入。你需要检查一下代码,确认这个模块是否被正确地导入,并且是否在正确的位置。 3. 如果你使用的是第三方库,那么可能是库的版本问题导致的。你可以尝试更新这个库,或者使用其他版本的库来解决这个问题。 如果以上解决方法都无效,你可以尝试在搜索引擎中搜索这个问题的解决方案,或者在相关的开发社区中寻求帮助。

ImportError: cannot import name 'scale_coords' from 'utils.general' (D:\com-software\yolov5\yolov5-master\utils\general.py)

这个错误是因为在`utils.general`模块中找到名为`scale_coords`的函数。这可能是因为你使用的是不同版本的yolov5代码库,或者你的代码库中缺少了这个函数。 你可以尝试更新你的yolov5代码库,并确保你的代码库中包含了正确的`scale_coords`函数。你可以通过以下方式来导入`scale_coords`函数: ```python from utils.general import scale_coords ``` 如果你的代码库中确实没有这个函数,那么你可以自己实现一个。这是一个可能的实现方式: ```python import torch def scale_coords(coords, img_shape, im0_shape): # 将坐标缩放到原始图像尺寸上 gain = min(img_shape[0] / im0_shape[0], img_shape[1] / im0_shape[1]) coords[:, [0, 2]] -= (img_shape[1] - gain * im0_shape[1]) / 2 # x padding coords[:, [1, 3]] -= (img_shape[0] - gain * im0_shape[0]) / 2 # y padding coords[:, :4] /= gain clip_coords(coords, im0_shape) return coords def clip_coords(coords, img_shape): # 将坐标限制在图像边界内 coords[:, 0].clamp_(0, img_shape[1]) # x1 coords[:, 1].clamp_(0, img_shape[0]) # y1 coords[:, 2].clamp_(0, img_shape[1]) # x2 coords[:, 3].clamp_(0, img_shape[0]) # y2 ``` 将这段代码放在你的`utils.general`模块中,并确保它被正确导入。这样就应该能解决这个错误了。 如果你仍然遇到问题,请提供更多的具体错误信息以及你使用的yolov5代码库版本,我们将尽力帮助你解决问题。

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import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

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