把下面强化for循环改成for循环:for (String str : list) { writer.write(str); writer.write("\n"); }

将强化for循环改成for循环可以这样写：

for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    String str = list.get(i);
    writer.write(str);
    writer.write("\n");
}

在for循环中，我们使用`list.size()`获取`LinkedList`集合的大小，然后使用`list.get(i)`获取集合中对应位置的元素，再将元素写入到`txt`文本中。

相关问题

代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer 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)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

这段代码是目标检测算法的输出结果处理部分。主要包括以下几个步骤：

1. 对每张图片的检测结果进行处理，包括将检测框从输入图像的尺寸缩放到输出图像的尺寸，并将结果写入文本文件中。

2. 对每个类别的检测结果统计数量，并将数量和类别名称添加到输出字符串中。

3. 对每个检测到的目标绘制边界框，并在边界框上标注类别和置信度。

4. 如果检测到的目标是人，则将其坐标保存在列表中，并在图像上绘制点和连线进行社交距离监测。

5. 将处理后的图像展示出来，并将图像保存到文件中。

java项目把list数据写入txt文件

你可以使用 Java 的 BufferedWriter 和 FileWriter 类来将 List 中的数据写入到 txt 文件中。下面是一个示例代码：

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class WriteListToFile {
    public static void writeListToFile(List<String> list, String fileName) {
        try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter(fileName))) {
            for (String str : list) {
                writer.write(str);
                writer.newLine();
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在这个示例代码中，我们首先创建了一个 BufferedWriter 对象，然后通过 FileWriter 类将其与指定的文件关联起来。接着，我们遍历 List 中的每个元素，将其写入到文件中，并在每个元素后面添加一个换行符，以保证每个元素都单独占据一行。最后，我们使用 try-with-resources 语句来确保 BufferedWriter 对象被正确关闭，从而避免资源泄漏。