在yolov5源码中哪里修改可以实现保存目标图片
时间: 2024-02-01 18:14:16 浏览: 29
在 YOLOv5 源码中,可以在 `detect.py` 文件中找到保存目标图片的代码。具体来说,可以在 `process_results()` 函数中找到以下代码段:
```python
if save_img: # Save results (optional)
save_path = str(Path(output) / Path(img_path).name)
plot_image(img, pred, save_path, classes, **kwargs)
```
其中,`plot_image()` 函数会将检测结果绘制在原始图片上,并保存到指定路径。可以通过修改 `save_path` 变量来指定保存路径,例如:
```python
save_path = str(Path(output) / Path("detected_" + img_path).name)
```
这样就会在 `output` 目录下保存以 "detected_" 为前缀的目标图片。
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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。
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要将识别出来的图片检测结果保存为yolo格式的目标检测标签,可以按照以下步骤修改yolov5的detect.py中的源码:
1. 在detect.py文件中添加以下代码,用于导入需要的库:
```python
import os
import sys
import numpy as np
from PIL import Image
```
2. 在detect.py文件中找到以下代码,用于获取检测结果:
```python
results = inference_detector(model, img)
```
3. 在获取检测结果后,添加以下代码,用于将检测结果保存为yolo格式的目标检测标签:
```python
# 获取图片的宽和高
width, height = img.size
# 定义保存标签的文件名
label_file = os.path.splitext(img_path)[0] + '.txt'
# 创建保存标签的文件
with open(label_file, 'w') as f:
# 遍历所有检测结果
for result in results:
# 获取检测框的类别、置信度、坐标
cls_id = result[4]
confidence = result[5]
x1, y1, x2, y2 = result[:4]
# 将坐标转换为yolo格式
x_center = (x1 + x2) / 2 / width
y_center = (y1 + y2) / 2 / height
w = (x2 - x1) / width
h = (y2 - y1) / height
# 将标签写入文件
label = f'{cls_id} {x_center} {y_center} {w} {h} {confidence}\n'
f.write(label)
```
4. 运行修改后的detect.py文件,检测结果将保存为与输入图片同名的.txt文件,该文件中包含了所有检测框的类别、置信度和坐标信息,以及每个检测框对应的置信度。