yolov5如何修改检测结果保存的路径

你可以在yolov5的运行命令中添加参数“--project”来指定保存检测结果的文件夹路径。例如：

python detect.py --weights yolov5s.pt --project my_results_folder --source my_images_folder

这样，检测结果就会保存在my_results_folder文件夹下。

相关问题

yolov5视频检测结果保存txt

在 YOLOv5 中，可以通过 `--save-txt` 参数将检测结果保存为txt文件。具体步骤如下：

1. 在终端中运行以下命令进行视频检测：

   python detect.py --source video.mp4 --weights yolov5s.pt --save-txt

其中，`--source` 参数指定要检测的视频文件路径，`--weights` 参数指定模型权重文件路径，`--save-txt` 参数表示保存检测结果为txt文件。

2. 运行命令后，程序会自动在当前目录下生成一个名为 `inference` 的文件夹，其中包含了保存的检测结果txt文件。每个txt文件的文件名对应输入视频中的每一帧。

例如，如果输入视频有100帧，则会生成100个txt文件，分别命名为 `frame_0.txt` 到 `frame_99.txt`。

3. 打开任何一个txt文件，可以看到该帧图像中检测到的所有物体类别、置信度以及坐标信息。每一行代表一个检测框，格式为：

   class_id confidence x_center y_center width height

其中，`class_id` 表示物体类别id，`confidence` 表示检测置信度，`x_center` 和 `y_center` 表示检测框中心点的坐标，`width` 和 `height` 表示检测框的宽度和高度。

例如，下面是一个txt文件中的示例内容：

   0 0.99 256.5 146.5 184 216
   2 0.95 614.5 285.5 94 174

表示该帧图像中检测到了两个物体，一个属于类别0，一个属于类别2，置信度分别为0.99和0.95，坐标信息分别为`(256.5, 146.5)`、`(614.5, 285.5)`，宽度和高度分别为184、216和94、174。

yolov8检测结果如果保存的指定文件夹里

YOLOv8是一种流行的物体检测算法，用于实时图像和视频中的目标定位。当你使用YOLOv8进行预测并希望将检测结果显示到特定文件夹中时，通常步骤如下：

1. **运行检测**：在训练好的模型基础上，通过编程语言（如Python，其常用库是PyTorch或TensorFlow-YOLOv3）读取图像或视频流，并应用模型进行物体检测。

2. **获取检测结果**：模型会返回一组包含类别、边界框坐标和其他相关信息的检测结果。

3. **保存结果**：对于每个检测到的对象，你可以选择将结果保存为图片（通常是添加了边框和标签的原图）、XML或其他文本格式，比如CSV，其中包含信息如类别ID、位置坐标等。例如，可以使用PIL库（Python Imaging Library）来保存带有标注的图片，或者自定义函数来写入CSV文件。

4. **设置保存路径**：在代码中明确指定你需要将结果保存的文件夹路径，例如`"/path/to/output/folder"`。

5. **遍历并保存**：对每一帧或每一个检测结果，将其保存到指定的文件夹中。

import os

# 假设predictions是一个包含检测结果的数据结构
for i, prediction in enumerate(predictions):
    output_filename = f"{i}.txt"  # 或者更复杂的命名规则
    output_path = os.path.join(output_folder, output_filename)
    with open(output_path, 'w') as f:
        # 将检测结果按照所需格式写入文件
        f.write(f"{prediction.class_id},{prediction.box_coordinates}\n")