yolov7 detect.py中坐标原点以及正方向

在 YOLOv7 的 detect.py 文件中，坐标原点是左上角，横轴为图像的宽度方向，纵轴为图像的高度方向。具体来说，原点的坐标为 `(0, 0)`，横轴正方向是向右，纵轴正方向是向下。因此，对于图像中的一个目标框，它的坐标信息是一个四元组 `(x, y, w, h)`，其中 `(x, y)` 是该框的左上角坐标，`w` 是该框的宽度，`h` 是该框的高度。需要注意的是，这里的坐标信息是相对于整个图像的，而不是相对于单个目标框的。

相关问题

yolov7detect.py中参数解释

在 yolov7detect.py 中，有一些参数需要解释。以下是一些常见的参数及其解释：

1. `--source`：指定输入的视频或图像文件路径。
2. `--weights`：指定预训练的权重文件路径。
3. `--img-size`：指定模型输入的图像尺寸。
4. `--conf-thres`：指定目标置信度阈值，用于过滤掉低置信度的检测结果。
5. `--iou-thres`：指定目标之间的重叠度阈值，用于非最大值抑制。
6. `--device`：指定使用的设备，如 "cpu" 或 "cuda:0"。
7. `--view-img`：可选参数，用于显示检测结果的图像窗口。
8. `--save-txt`：可选参数，用于保存检测结果的文本文件。
9. `--classes`：可选参数，用于指定要检测的目标类别。

这些参数可以根据你的需求进行调整，以获得最佳的检测结果。

yolov7 detect.py详解

yolov7 detect.py是一个使用YOLOv7模型进行目标检测的Python脚本。在这个脚本中，首先会对预测结果进行非极大值抑制（nms）操作，以去除多余的边界框。经过nms操作后，最终会得到剩下的预选框，每个预选框包含了其左上角和右下角的坐标，置信度以及类别数共六个值。

在处理预测图片时，脚本会判断当前图片是来自视频流还是图片文件。如果是视频流，会通过读取视频的方式获取每一帧图片进行处理；如果是图片文件，则直接读取该图片进行处理。

脚本还会创建一个保存结果文件的目录，并根据需要创建标签文件的子目录。同时也会判断是本地图片还是网络图片流进行相应的读取操作。