# Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将预测结果写入文件。具体来说，它迭代每个预测结果的每个类别，并将预测框的坐标、置信度和类别编号存储在变量中。如果需要将结果写入文本文件，则会将预测框的坐标进行归一化，并将结果写入文本文件中。如果需要保存置信度，则将置信度添加到输出中。最终，文本文件中将包含每个类别的预测框的坐标和置信度信息。

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代码解释 if 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 += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=1)

这段代码是用来处理检测结果的。首先，它会判断检测结果列表(det)是否非空，如果非空则进行结果处理。接着，将检测框从img_size大小重新缩放到im0大小，并将结果输出到字符串s中。之后，对于每一个检测框，如果save_txt为True，则将其保存到txt文件中；如果save_img或者view_img为True，则将检测框画在图像上。最后，输出的结果包括检测框的类别、位置和置信度。

解释 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file 默认不执行，不用看 xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

这段代码的作用是对每个预测框进行处理和可视化，包括将预测框的信息写入标签文件和将预测框画到原始图像上。

`for *xyxy, conf, cls in reversed(det):` 使用 `reversed()` 函数将预测框列表反向遍历，以便后续的处理。其中，`*xyxy` 表示预测框的坐标信息，`conf` 表示预测框的置信度，`cls` 表示预测框的类别。

`if save_txt:` 表示如果需要将预测框的信息写入标签文件，则执行下面的代码。其中，`xyxy2xywh()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框的坐标从 (x1,y1,x2,y2) 格式转换为 (x,y,w,h) 格式。`gn` 是归一化增益，用于将预测框的坐标从归一化坐标转换为原始图像坐标。最后将预测框的信息写入标签文件中。

`if save_img or view_img:` 表示如果需要将预测框画到原始图像上，则执行下面的代码。其中，`names` 是类别名称列表，`plot_one_box()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框画到图像上。

具体地，`label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'` 表示生成预测框的标签信息，包括类别名称和置信度。`xyxy` 表示预测框的坐标信息，`im0` 表示原始图像，`color` 表示预测框的颜色，`line_thickness` 表示预测框的线宽。最后将预测框画到原始图像上。