class_name = class_names[int(detection['class'])] 什么意思
时间: 2023-10-30 07:04:49 浏览: 29
这行代码是从一个字典 `detection` 中获取了一个键 `'class'` 对应的值,将其转换为整数类型,然后作为索引访问了一个列表 `class_names` 中的元素,最终将这个元素赋值给变量 `class_name`。
假设 `detection['class']` 的值为 3,`int(detection['class'])` 将其转换为整数类型 3。假设 `class_names` 是一个列表,其中包含了一些分类的名称,如 `['cat', 'dog', 'bird', 'fish']`,那么 `class_names[3]` 将会返回 `'fish'`,因为列表的索引是从 0 开始的,所以第 4 个元素的索引为 3。最终,`class_name` 的值就是 `'fish'`。
所以这行代码的作用是根据检测结果的分类编号,从分类名称列表中获取对应的分类名称。
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ros::NodeHandle nh_; std::string img_pub_name, loca_pub_name, sub_color_name, sub_depth_name, sub_state_name, yolo_engine; float conf_thre; bool img_rotate, infer_state, is_seg; std::vector<std::string> class_names; std::map<std::string, int> all_classes{{"circle",1}, {"others_ballon",2}, {"red_ballon",3}, {"purple_ballon",4}, {"outdoor_ballon",5}}; ros::Publisher img_pub, loca_pub; message_filters::Subscriber<Image> *sub_color, *sub_depth; message_filters::Synchronizer<syncPolicy> *sync_; ros::Subscriber sub_state; cv_bridge::CvImagePtr color_ptr, depth_ptr; YoLov5TRT *yolov5trt; std::vector<Detection> res_boxes; std::vector<float> resized_box; detect_msgs::BoundingBoxes batch_boxes; std::vector<detect_msgs::BoundingBox> boxes; detect_msgs::BoundingBox b;
这段代码是一个类的成员变量的声明部分。其中包含了ROS相关的节点句柄(nh_)和发布器(img_pub和loca_pub),以及消息订阅器(sub_color、sub_depth和sub_state)。还有一些其他的变量,如图像发布器名称(img_pub_name)、目标位置发布器名称(loca_pub_name)、彩色图像订阅器名称(sub_color_name)、深度图像订阅器名称(sub_depth_name)、状态订阅器名称(sub_state_name)、YOLO引擎名称(yolo_engine)、置信度阈值(conf_thre)、图像旋转标志(img_rotate)、推理状态标志(infer_state)和是否进行分割的标志(is_seg)。
接下来是一些数据结构,如类别名称的字符串向量(class_names)和类别与编号的映射关系(all_classes)。
然后是一些指针和对象的声明,如消息过滤器的订阅器指针(sub_color和sub_depth)、同步器指针(sync_)、状态订阅器对象(sub_state)、图像指针对象(color_ptr和depth_ptr)、YOLOv5推理对象指针(yolov5trt)、检测结果的向量(res_boxes)、重新调整后的边界框向量(resized_box)、批量边界框消息对象(batch_boxes)、边界框向量(boxes)和边界框对象(b)。
这些成员变量被用于处理图像消息和执行目标检测推理的过程中。
python代码用yolov5找到指定物体并执行抓取动作
抓取动作需要使用机械臂等实际硬件进行控制,这里我无法提供具体方案。但是我可以给您提供如何使用YOLOv5检测指定物体的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
import time
# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 设定要检测的类别
class_names = ['apple', 'banana', 'orange']
# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头帧
ret, frame = cap.read()
# 将帧转换为RGB格式
frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 使用YOLOv5进行物体检测
results = model(frame)
# 获取检测结果
detections = results.pandas().xyxy[0]
# 遍历检测结果
for index, detection in detections.iterrows():
class_name = class_names[int(detection['class'])]
if class_name == 'apple':
# TODO: 执行抓取动作
print("Found an apple! Do the grab action!")
elif class_name == 'banana':
# TODO: 执行抓取动作
print("Found a banana! Do the grab action!")
elif class_name == 'orange':
# TODO: 执行抓取动作
print("Found an orange! Do the grab action!")
# 显示帧
cv2.imshow('frame', cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR))
# 等待按下ESC键退出循环
if cv2.waitKey(1) == 27:
break
# 释放摄像头
cap.release()
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码使用YOLOv5模型检测摄像头中的物体,并根据指定的类别进行抓取动作。但是,您需要根据具体的硬件和场景来实现抓取动作。