yolov5 p.stem

根据提供的引用内容，可以了解到YOLOv5是一个目标检测算法，它是由ultralytics团队开发的一种基于PyTorch的深度学习算法。YOLOv5相比于之前的版本，有更快的速度和更高的精度。而p.stem则是Python中Path库中的一个方法，用于获取路径的父目录。在YOLOv5的代码中，p.stem可能被用于获取文件名或者路径名的一部分。

相关问题

yolov5 detect.py中打开摄像头的代码在哪

在YoloV5的`detect.py`中，打开摄像头的代码可以在`detect()`函数中找到，具体代码如下：

def detect():
    ...
    # 如果使用摄像头，打开摄像头并获取视频流
    if opt.source == '0' or opt.source.startswith('rtsp') or opt.source.startswith('http'):
        # 打开摄像头或者视频流
        view_img = True
        cudnn.benchmark = True  # set True to speed up constant image size inference
        dataset = LoadStreams(opt.source, img_size=imgsz)
    else:
        # 读取本地视频文件
        save_img = True
        dataset = LoadImages(opt.source, img_size=imgsz)

    # 读取模型
    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # load FP32 model
    imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max())  # check img_size
    if half:
        model.half()  # to FP16

    # 获取类别名称
    names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names

    # 进行推理
    results = []
    for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
        # img : 当前帧的缩放后的图片
        # im0s : 当前帧的原图

        # 进行检测
        t1 = torch_utils.time_synchronized()
        img = torch.from_numpy(img).to(device)
        img = img.half() if half else img.float()
        img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # 获取预测结果
        pred = model(img, augment=opt.augment)[0]

        # 进行后处理
        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres, classes=opt.classes,
                                   agnostic=agnostic_nms, max_det=max_det)
        t2 = torch_utils.time_synchronized()

        # 输出当前帧信息
        for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
            if webcam:  # batch_size >= 1
                p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i]
            else:
                p, s, im0 = path, '', im0s

            save_path = str(Path(out) / Path(p).name)
            txt_path = str(Path(out) / Path(p).stem) + (f'_{frame_i:06d}' if save_img else '')
            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 += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, "  # 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(txt_path + '.txt', 'a') as f:
                            f.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh))  # label format

                    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)

            # Print time (inference + NMS)
            print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)')

            # Stream results
            if view_img:
                cv2.imshow(str(p), 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)

    print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)')

在上面的代码中，如果`opt.source`为`0`或者以`rtsp`或`http`开头，则表示打开摄像头或视频流，代码中会调用`LoadStreams`函数加载视频流。在`for path, img, im0s, vid_cap in dataset:`这一行代码中，`img`表示当前帧的缩放后的图片，`im0s`表示当前帧的原图。在代码中，会对当前帧的图片进行目标检测，并对检测结果进行后处理，最后将结果输出到屏幕上或保存到本地。如果需要显示视频流，则调用`cv2.imshow`函数将当前帧的原图显示到屏幕上。

yolov7 test.py详解

YoloV7是目标检测算法YOLO的最新版本，相较于之前的版本，它在模型结构、训练策略和速度等方面都有了较大的改进。test.py文件是用于测试已经训练好的模型的脚本，下面是对test.py文件的详细解释：

1. 导入必要的库和模块

import argparse
import os
import platform
import shutil
import time
from pathlib import Path

import cv2
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn
import numpy as np

from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadStreams, LoadImages
from utils.general import check_img_size, check_requirements, check_imshow, \
    non_max_suppression, apply_classifier, scale_coords, xyxy2xywh, strip_optimizer, set_logging
from utils.plots import plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device, load_classifier, time_synchronized

这里导入了一些必要的库和模块，比如PyTorch、OpenCV、NumPy等，以及用于测试的模型、数据集和一些工具函数。

2. 定义输入参数

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source')  
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')
parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')
parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name')
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
opt = parser.parse_args()

这里使用Python的argparse库来定义输入参数，包括模型权重文件、输入数据源、推理尺寸、置信度阈值、NMS阈值等。

3. 加载模型

# 加载模型
model = attempt_load(opt.weights, map_location=device)  # load FP32 model
imgsz = check_img_size(opt.img_size, s=model.stride.max())  # check img_size
if device.type != 'cpu':
    model(torch.zeros(1, 3, imgsz, imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters())))  # run once

这里使用`attempt_load()`函数来加载模型，该函数会根据传入的权重文件路径自动选择使用哪个版本的YoloV7模型。同时，这里还会检查输入图片的大小是否符合模型的要求。

4. 设置计算设备

# 设置计算设备
device = select_device(opt.device)
half = device.type != 'cpu'  # half precision only supported on CUDA

# Initialize model
model.to(device).eval()

这里使用`select_device()`函数来选择计算设备（GPU或CPU），并将模型移动到选择的设备上。

5. 加载数据集

# 加载数据集
if os.path.isdir(opt.source):
    dataset = LoadImages(opt.source, img_size=imgsz)
else:
    dataset = LoadStreams(opt.source, img_size=imgsz)

根据输入参数中的数据源，使用`LoadImages()`或`LoadStreams()`函数来加载数据集。这两个函数分别支持从图片文件夹或摄像头/视频中读取数据。

6. 定义类别和颜色

# 定义类别和颜色
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names
colors = [[np.random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names]

这里从模型中获取类别名称，同时为每个类别随机生成一个颜色，用于在图片中绘制框和标签。

7. 定义输出文件夹

# 定义输出文件夹
save_dir = Path(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok))  # increment run
(save_dir / 'labels' if opt.save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # make dir

这里使用`increment_path()`函数来生成输出文件夹的名称，同时创建相应的文件夹。

8. 开始推理

# 开始推理
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    t1 = time_synchronized()

    # 图像预处理
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.half() if half else img.float()
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 推理
    pred = model(img)[0]

    # 后处理
    pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)

    t2 = time_synchronized()

    # 处理结果
    for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
        if webcam:  # batch_size >= 1
            p, s, im0 = path[i], f'{i}: ', im0s[i].copy()
        else:
            p, s, im0 = path, '', im0s

        save_path = str(save_dir / p.name)
        txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{counter}') + '.txt'

        if det is not None and len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                c = int(cls)
                label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
                plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[c], line_thickness=3)

                if opt.save_conf:
                    with open(txt_path, 'a') as f:
                        f.write(f'{names[c]} {conf:.2f}\n')

                if opt.save_crop:
                    w = int(xyxy[2] - xyxy[0])
                    h = int(xyxy[3] - xyxy[1])
                    x1 = int(xyxy[0])
                    y1 = int(xyxy[1])
                    x2 = int(xyxy[2])
                    y2 = int(xyxy[3])
                    crop_img = im0[y1:y2, x1:x2]
                    crop_path = save_path + f'_{i}_{c}.jpg'
                    cv2.imwrite(crop_path, crop_img)

            # 保存结果
            if opt.nosave:
                pass
            elif 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

                    fourcc = 'mp4v'  # output video codec
                    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(*fourcc), fps, (w, h))
                vid_writer.write(im0)

        # 打印结果
        print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)')

    # 释放资源
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # q to quit
        raise StopIteration
    elif cv2.waitKey(1) == ord('p'):  # p to pause
        cv2.waitKey(-1)

这里使用一个循环来遍历数据集中的所有图像或视频帧，对每张图像或视频帧进行以下操作：

- 图像预处理：将图像转换为PyTorch张量，并进行归一化和类型转换。
- 推理：将图像张量传入模型进行推理，得到预测结果。
- 后处理：对预测结果进行非极大值抑制、类别筛选等后处理操作，得到最终的检测结果。
- 处理结果：对每个检测框进行标签和颜色的绘制，同时可以选择保存检测结果的图片或视频以及标签信息的TXT文件。
- 释放资源：根据按键输入决定是否退出或暂停程序。

9. 总结

以上就是YoloV7的测试脚本test.py的详细解释，通过这个脚本可以方便地测试已经训练好的模型，并对检测结果进行可视化和保存等操作。