yolo5print输出置信度

YOLOv5 算法中的 `detect.py` 文件中会有输出每个检测框的置信度（confidence score）。具体来说，`detect.py` 文件中的 `plot_one_box` 函数会输出每个检测框的置信度，代码如下：

def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
    # ... 省略部分代码

    # 输出置信度
    if label:
        score_txt = f'{label[0]} {label[1]:.2f}'
        cv2.putText(img, score_txt, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 1)

    # ... 省略部分代码

可以看到，`plot_one_box` 函数会在检测框上方输出一个字符串，里面包含了检测物体的类别和置信度。其中，`label` 参数是一个二元组，第一个元素是类别名称，第二个元素是置信度。因此，我们可以通过调用 `plot_one_box` 函数来输出每个检测框的置信度。

相关问题

基于yolo v5的汽车检测代码

以下是基于 YOLOv5 的汽车检测代码示例：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

# 加载模型
weights = 'path/to/weights.pt'  # 模型权重文件路径
device = select_device('')  # 自动选择最优设备
model = attempt_load(weights, map_location=device)  # 加载模型

# 设置参数
img_size = 640  # 输入图像大小
conf_thres = 0.4  # 置信度阈值
iou_thres = 0.5  # NMS 阈值

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像
    ret, img0 = cap.read()

    # 图像预处理
    img = cv2.resize(img0, (img_size, img_size))
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
    img = np.ascontiguousarray(img)

    # 推理
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)
    pred = model(img)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]

    # 后处理
    if pred is not None and len(pred) > 0:
        pred[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], pred[:, :4], img0.shape).round()
        for c in pred[:, -1].unique():
            n = (pred[:, -1] == c).sum()
            print(f'{n} {names[int(c)]}{"s" * (n > 1)},', end=' ')
        for *xyxy, conf, cls in pred:
            label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
            plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

    # 显示图像
    cv2.imshow('img', img0)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

# 释放摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改。此外，还需要准备好模型权重文件、类别名称等相关资源。

yolo7检测框输出为中心点代码

以下是使用YOLOv7检测图像中的物体并输出检测框中心点坐标和宽高的Python代码示例：

import torch
import cv2
import numpy as np
from yolov7.utils.datasets import letterbox
from yolov7.models.experimental import attempt_load
from yolov7.utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh

# 加载YOLOv7模型
weights = 'yolov7s.pt'
device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load(weights, map_location=device)

# 加载物体类别标签
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 设置输入图像尺寸和缩放因子
input_size = 640
scale_factor = 1/255.0

# 读取图像并进行预处理
image = cv2.imread("image.jpg")
height, width = image.shape[:2]
image = letterbox(image, new_shape=input_size)[0]
image = image[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy()
image = torch.from_numpy(image).float().div(255.0).unsqueeze(0)

# 将预处理后的图像输入到网络中进行推理
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(image.to(device))[0]
    output = non_max_suppression(output, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

# 解析输出层并筛选出置信度较高的物体框
boxes = []
confidences = []
class_ids = []
if output[0] is not None:
    for detection in output[0]:
        x1y1 = (detection[:2] * input_size).int()
        x2y2 = (detection[2:4] * input_size).int()
        box = torch.cat([x1y1, x2y2], dim=-1).float()
        box = scale_coords(image.shape[2:], box, image.shape[2:]).tolist()
        x, y, w, h = xyxy2xywh(torch.tensor(box))[0].tolist()
        center_x = x + w/2
        center_y = y + h/2
        boxes.append([x, y, w, h])
        confidences.append(float(detection[4]))
        class_ids.append(int(detection[5]))

# 应用非最大抑制（NMS）算法筛选出重叠度较小的物体框
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制筛选后的物体框并输出中心点坐标和宽高
for i in indices:
    i = i[0]
    x, y, w, h = boxes[i]
    center_x = x + w/2
    center_y = y + h/2
    print(classes[class_ids[i]], center_x, center_y, w, h)
    cv2.rectangle(image, (int(x), int(y)), (int(x + w), int(y + h)), (0, 255, 0), 2)
    cv2.putText(image, classes[class_ids[i]], (int(x), int(y)-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示输出图像
cv2.imshow("YOLOv7 Object Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`yolov7s.pt`是YOLOv7模型的权重文件，`coco.names`是物体类别标签文件，`image.jpg`是待检测的图像。可以根据实际需求修改这些文件的路径和名称。在运行代码前需要确保已安装PyTorch库、OpenCV库和Numpy库，并将yolov7目录添加到Python路径中。