yolov5画框置信度修改

要修改yolov5画框的置信度，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开yolov5的代码文件，找到detect.py。

2. 在detect.py中，寻找绘制框的代码段。根据引用中提供的信息，在cv2.rectangle方法中可以找到绘制框的相关参数。

3. 针对置信度的修改，可以通过修改阈值来实现。根据引用中的提示，在utils/plots.py文件中找到box_label方法。

4. 在box_label方法中，可以看到label=''的代码行。将其修改为所需的置信度阈值。

5. 保存并运行修改后的代码，即可实现对yolov5画框置信度的修改。

请注意，具体的代码文件和代码行可能因yolov5版本或自己的代码结构而有所不同。建议仔细查看代码文件并根据自己的需求进行修改。

相关问题

yolov5画框的函数

YOLOv5的绘图函数是`plot_one_box()`。这个函数用于在图像上绘制边界框，并且可以添加类别标签和置信度等信息。在TPH-YOLOv5中，绘图代码与YOLOv5-6.0版本一样。

绘图函数`plot_one_box()`的源码逻辑分析可以帮助我们理解其实现过程。在该函数中，可以使用`cv2.putText()`函数来添加类别标签。然而，`cv2.putText()`函数的`getTextSize()`方法在计算字符尺寸时似乎并不支持中文。

如果想要在YOLOv5中添加中文标签，可以根据不同类别名称的长度自定义标签的宽度调整。通过调整标签的宽度，可以确保中文字符可以完整显示在边界框内。

总结起来，YOLOv5的绘图函数是`plot_one_box()`，它可以用于在图像上绘制边界框，并且可以添加类别标签和置信度等信息。如果想要在TPH-YOLOv5中添加中文标签，可以根据不同类别名称的长度自定义标签的宽度调整。

yolov5画框的代码解析

以下是使用yolov5进行目标检测并画框的代码解析：

import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5x', pretrained=True)

# 加载图片
img = Image.open('test.jpg')

# 进行目标检测
results = model(img)

# 获取检测结果
boxes = results.xyxy[0].numpy()
scores = results.xyxy[0][:, 4].numpy()
classes = results.xyxy[0][:, 5].numpy().astype(int)

# 画框
img = np.array(img)
for i in range(len(boxes)):
    if scores[i] > 0.5:
        x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
        cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, str(classes[i]), (int(x1), int(y1)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
plt.imshow(img[:, :, ::-1])
plt.show()

代码解析：
1. 首先使用torch.hub.load()函数加载yolov5模型，这里选择了yolov5x模型。
2. 加载待检测的图片。
3. 使用模型对图片进行目标检测，得到检测结果。
4. 从检测结果中获取目标框的坐标、置信度和类别。
5. 遍历所有目标框，如果置信度大于0.5，则在图片上画出目标框和类别。
6. 显示结果。