如何修改yolov5-7.0中detect.py源码，将未识别出来的图片保存到新文件夹

要将未识别出来的图片保存到新文件夹，需要在yolov5-7.0中detect.py源码中添加一些代码。具体步骤如下：

1. 在detect.py源码中找到以下代码段：

        # Inference
        t1 = time_synchronized()
        pred = model(imgs, augment=opt.augment)[0]

        # Apply NMS
        pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)
        t2 = time_synchronized()

这是模型推理的部分，我们需要在这里添加保存未识别出来的图片的代码。

2. 在这段代码下面添加以下代码段：

        # Save images that are not detected
        for i, det in enumerate(pred):
            if len(det):
                det[:, :4] = scale_coords(imgs[i].shape[1:], det[:, :4], im0s[i].shape).round()

                # Write results
                for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                    c = int(cls)
                    label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
                    plot_one_box(xyxy, im0s[i], label=label, color=colors(c, True), line_thickness=3)
            else:
                cv2.imwrite(f"undetected_images/{os.path.basename(img_files[i])}", im0s[i])

这段代码会遍历所有的预测结果，如果没有检测到目标，则将对应的图片保存到一个名为“undetected_images”的文件夹中。

3. 在detect.py的开头添加以下代码：

import os
import cv2

这是为了导入cv2和os模块，以便在代码中使用。

4. 创建一个名为“undetected_images”的文件夹，用来保存未检测出的图片。

完成以上步骤后，重新运行detect.py，未检测出的图片将会被保存到“undetected_images”文件夹中。