if save_vid: if vid_path != save_path: # new video print("save=", save_path) vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)改成保存结果为图片

如果要将结果保存为图片，可以使用以下代码：

if save_img:
    cv2.imwrite(save_path, im0)

这将使用cv2.imwrite将图像写入指定的路径。请注意，这将只保存单帧图像，而不是整个视频。若要保存整个视频，需要更改代码以为每个帧创建单独的图像，并将其保存为图像序列。

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代码解释 # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f" The image with the result is saved in: {save_path}") else: # 'video' or 'stream' if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path += '.mp4' vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是用来保存带有检测结果的图像或视频的。如果`save_img`为真，那么就会保存一张带有检测结果的图像。如果数据集模式是'image'，那么就会将这个图像保存到指定的路径`save_path`中。如果数据集模式是'video'或者'stream'，那么就会将这个带有检测结果的图像写入到视频文件中。如果`vid_path`与`save_path`不同，说明需要保存一个新的视频文件，就需要释放之前的视频写入器`vid_writer`。如果当前正在处理的是视频，就会获取视频的帧率、宽度和高度；如果是实时流，就会默认使用30帧每秒、当前图像的宽度和高度，并将文件类型设置为.mp4。最后，将带有检测结果的图像写入到视频文件`vid_writer`中。

# Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'image': cv2.imwrite(save_path, im0) else: # 'video' or 'stream' if vid_path[i] != save_path: # new video vid_path[i] = save_path if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter): vid_writer[i].release() # release previous video writer if vid_cap: # video fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) else: # stream fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0] save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4')) # force *.mp4 suffix on results videos vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) vid_writer[i].write(im0)

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于保存预测结果（带有边界框的图像）。具体来说，如果需要保存图像，则会将带有边界框的图像保存到指定的文件夹中。如果数据集模式为'image'，则直接保存图像；否则，如果数据集模式为'video'或'stream'，则将带有边界框的图像添加到视频中。如果保存路径与当前视频不同，则会创建新的视频文件（如果之前有一个视频写入器，则会释放它）。如果当前的数据集模式为视频，则会获取视频的FPS、宽度和高度。如果当前的数据集模式为流，则将FPS设置为30，宽度和高度设置为当前图像的宽度和高度。最终，会将带有边界框的图像添加到视频中，并将视频保存到指定的文件夹中。