怎么修改yolov5中的detect源码,将检测出来的图片原图也保存起来
时间: 2024-02-27 22:53:12 浏览: 51
要修改Yolov5中的detect源码,使得检测出的图片原图也保存起来,可以按照以下步骤进行:
1. 打开detect.py文件,这个文件在Yolov5的代码库中的models目录下。
2. 找到detect()函数,这个函数是用来进行物体检测的核心代码。
3. 在函数的代码中找到将检测出的图片保存到本地的代码,通常是类似于下面这样的代码:
```
cv2.imwrite(save_path, im0)
```
4. 在这行代码之前,添加如下代码,来保存原图:
```
cv2.imwrite(save_path + '_orig', img)
```
这样,就可以将原图保存到本地了。注意,img是原图的变量名,可以根据实际情况进行修改。
5. 保存修改后的代码,并重新运行程序,就可以看到保存了原图的检测结果了。
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怎么修改yolov5中的detect源码,将检测出来的图片和他的原图分别保存在不同的文件夹
要修改Yolov5中的detect源码,将检测出来的图片和它的原图分别保存在不同的文件夹中,可以按照以下步骤进行:
1. 打开detect.py文件,这个文件在Yolov5的代码库中的models目录下。
2. 找到detect()函数,这个函数是用来进行物体检测的核心代码。
3. 在函数的代码中找到将检测出的图片保存到本地的代码,通常是类似于下面这样的代码:
```
cv2.imwrite(save_path, im0)
```
4. 在这行代码之前,添加如下代码,来保存原图和检测出的图片到不同的文件夹中:
```
import os
# 创建保存原图的文件夹
if not os.path.exists('orig_images'):
os.makedirs('orig_images')
# 创建保存检测出的图片的文件夹
if not os.path.exists('detected_images'):
os.makedirs('detected_images')
# 保存原图
cv2.imwrite(os.path.join('orig_images', os.path.basename(image_path)), img)
# 保存检测出的图片
cv2.imwrite(os.path.join('detected_images', os.path.basename(save_path)), im0)
```
这样,就可以将原图和检测出的图片分别保存到不同的文件夹中了。注意,需要先创建好保存文件的文件夹,可以根据实际情况进行修改。
5. 保存修改后的代码,并重新运行程序,就可以看到保存了原图和检测出的图片的结果了。
如何修改yolov5的detect.py中的源码,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
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。