def dectshow(self, org_img, boxs, height, width): img = org_img.copy() count = 0 for i in boxs: count += 1 for box in boxs: boundingBox = BoundingBox() boundingBox.probability =np.float64(box[4]) # confidence boundingBox.xmin = np.int64(box[0]) # xmin boundingBox.ymin = np.int64(box[1]) boundingBox.xmax = np.int64(box[2]) boundingBox.ymax = np.int64(box[3]) boundingBox.num = np.int16(count) boundingBox.Class = box[-1] if box[-1] in self.classes_colors.keys(): color = self.classes_colors[box[-1]] else: color = np.random.randint(0, 183, 3) self.classes_colors[box[-1]] = color cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (int(color[0]),int(color[1]), int(color[2])), 2) cv2.putText(img, box[-1], (int(box[0]), int(box[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA) self.boundingBoxes.bounding_boxes.append(boundingBox) self.position_pub.publish(self.boundingBoxes) self.publish_image(img, height, width) cv2.imshow('YOLOv5', img) ：代码解读

这段代码是一个 YOLOv5 目标检测模型中的一个方法，用于在图像中绘制检测到的物体边界框并发布边界框信息。

该方法名为 `dectshow`，它接受四个参数：`org_img` 表示原始图像，`boxs` 表示检测到的物体边界框列表，`height` 和 `width` 表示图像的高度和宽度。该方法首先复制原始图像，然后遍历物体边界框列表，并为每个边界框创建一个 `BoundingBox` 对象，其中包含边界框的位置、置信度、类别等信息。然后，对于每个边界框，使用 OpenCV 的 `cv2.rectangle` 函数在图像上绘制一个矩形框，并使用 `cv2.putText` 函数在框上方绘制物体类别。同时，将每个边界框的信息添加到一个 `BoundingBoxes` 对象中，并将其发布到 ROS 中。最后，显示绘制了边界框的图像。

需要注意的是，该方法中使用了一些自定义的数据结构和 ROS 相关的函数，例如 `BoundingBox` 对象和 `BoundingBoxes` 对象，以及 `self.position_pub.publish` 和 `self.publish_image` 函数。此外，该方法还使用了一个 `self.classes_colors` 字典，用于存储每个类别对应的颜色，如果某个类别的颜色未定义，则随机生成一个颜色并将其添加到字典中。

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class Lnput_lnitialization(): def __init__(self, top, Number_of_rows): self.top = top int(data_demo.window_width // 3.9875) int(data_demo.window_height // 1.138) self.frame = tk.Frame(self.top, bg='Black', highlightthickness=2, highlightbackground='Black') self.frame.place(relx=0.739, rely=0.083, width=int(data_demo.window_width // 3.87), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) self.canvas = tk.Canvas(self.frame) self.canvas.place(relx=0, rely=0, width=int(data_demo.window_width // 3.9875), height=int(data_demo.window_height // 1.15)) scrollbar = tk.Scrollbar(self.frame, command=self.canvas.yview) scrollbar.pack(side="right", fill="y") self.canvas.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow') self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw") self.Content(Number_of_rows) # 在步骤栏创建填写框 def Content(self, Number_of_rows): x = 0.01 y = 0.01 for a in range(Number_of_rows): var = tk.IntVar() checkbutton1 = Checkbutton(self.button_frame, variable=var, text="{}".format(data_demo.Serial_Number), compound='right') checkbutton1.grid(row=data_demo.Serial_Number, column=1, padx=3, pady=5) data_demo.checkbutton1_boxs.append(checkbutton1) data_demo.checkbutton_bool.append(var) combobox1 = ttk.Combobox(self.button_frame, values=["遥控", "语音", "随机"], width=4) combobox1.grid(row=data_demo.Serial_Number, column=2, padx=6, pady=5) data_demo.comboxox_boxs.append(combobox1)怎么让他自适应大小

可以考虑使用`pack_propagate(False)`方法来禁止自动调整大小，然后使用`pack(fill=BOTH, expand=True)`来使其自适应大小。具体修改方法如下：

1. 将`self.button_frame`的`pack()`方法更改为`pack_propagate(False)`，以禁止自动调整大小。
2. 在`self.canvas.create_window()`方法中添加`pack(fill=BOTH, expand=True)`，以使其自适应大小。

修改后的代码如下：

self.button_frame = tk.Frame(self.canvas, bg='Yellow')
self.button_frame.pack_propagate(False)  # 禁止自动调整大小
self.canvas.create_window((0, 0), window=self.button_frame, anchor="nw")
self.button_frame.pack(fill=BOTH, expand=True)  # 使其自适应大小

results = model(color_image) boxs = results.pandas().xyxy[0].values 报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'pandas

这个错误提示说明在这段代码的执行过程中，results并不是一个可以使用pandas函数的对象。这可能是因为results是一个列表而不是一个pandas数据框对象。你可以使用print函数来输出results的类型，检查一下是否是一个列表。如果是列表，你需要进一步检查代码，找出在哪里将其转换为了列表类型，然后将其转换为pandas数据框类型，才能使用pandas函数进行操作。