yolov7detect.py输出fps

作为AI语言模型，我无法访问您提供的yolov7detect.py文件的具体内容或执行方式。但是，一般情况下，计算fps的方法是在程序中记录每秒处理的帧数，例如：

import time

start_time = time.time()
frame_count = 0

while True:
    # 处理每一帧图像
    ...

    # 计算fps
    frame_count += 1
    if frame_count % 10 == 0:  # 每10帧计算一次
        elapsed_time = time.time() - start_time
        fps = frame_count / elapsed_time
        print("FPS:", fps)

在这个例子中，我们通过记录处理帧数和总用时来计算fps，并在每10帧输出一次。具体实现可能因应用场景和代码实现而有所不同，但基本思路是相似的。

相关问题

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。

边缘端yolov5在detect.py中如何实时显示fps帧率

在YOLOv5的`detect.py`文件中，实时显示FPS（每秒帧数）通常是通过添加一个计时器以及一些屏幕输出函数来实现的。这里是一个简化的步骤：

1. **导入所需库**：首先，你需要导入必要的库，如`time`用于计时，`cv2`用于处理图像，以及`matplotlib`可能用于更直观地展示FPS。

import time
from utils.general import timer, check_requirements, increment_path

2. **初始化计时器**：在开始检测前，创建一个开始时间标记，然后在每一帧后更新它并计算这段时间内的帧数。

start_time = time.time()

# ... (检测代码)

def show_frame_with_fps(frame, fps):
    # ... (显示图像的代码)
    cv2.putText(frame, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

3. **检测循环**：在主的while循环中，检测图片、更新帧数并显示在屏幕上。每次处理完一帧后，会计算当前时间与上一次的时间差，并用这个差值除以1秒（即1000毫秒）得到大约的FPS。

for path, img, im0s, vid_cap in data_gen(1):  # 或其他数据生成部分
    # ... (检测和处理代码)
    end_time = time.time()
    if not frame:
        continue
    fps = 1 / (end_time - start_time)  # 计算FPS
    start_time = end_time

    show_frame_with_fps(frame, fps)
    ... (其他输出操作)