yolov5检测结果输出txt

在 YOLOv5 中，检测结果可以输出为 txt 文件。

要将检测结果输出为 txt 文件，可以在 `detect.py` 脚本中指定 `--save-txt` 参数。例如：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4 --source data/images --save-txt

这将在检测结果所在的目录下创建一个与图像文件同名的 txt 文件，其中包含检测结果的信息，如类别、置信度、边界框位置等。可以使用文本编辑器或其他工具打开和查看这些文件。

注意，如果检测结果中存在多个对象，则会为每个对象创建一个单独的行。因此，每个 txt 文件可能包含多行。

相关问题

yolov5输出目标坐标txt

Yolov5可以通过以下步骤输出目标坐标txt：

1. 首先，在yolov5目录下运行以下命令：

   python detect.py --source <source> --weights <weights> --save-txt

其中，`<source>`为图片或视频的路径，`<weights>`为预训练模型的权重路径。

2. 运行完上述命令后，yolov5会将检测到的目标信息保存在和图片或视频同名的txt文件中，格式为：

   <class> <x_center> <y_center> <width> <height>

其中，`<class>`为目标的类别，`<x_center>`和`<y_center>`为目标中心点的坐标，`<width>`和`<height>`为目标框的宽度和高度。

3. 如果要输出所有目标的坐标信息到一个txt文件中，可以在运行命令时添加`--exist-ok`参数，如下所示：

   python detect.py --source <source> --weights <weights> --save-txt --exist-ok

运行完上述命令后，yolov5会将所有检测到的目标信息保存在`results.txt`文件中，格式与单个txt文件相同。

qt将yolov5检测结果写入文件

### 回答1：
如果你想在Qt中将YOLOv5检测结果写入文件，你可以使用Qt的文件读写类QFile和QTextStream来实现。

首先，你需要在程序中包含头文件<QFile>和<QTextStream>。

然后，在你的代码中创建一个QFile对象，并设置它的文件名。接着，使用QFile的open()函数来打开文件，并使用QTextStream对象来写入数据。

在YOLOv5的检测结果处理部分，你可以把检测结果写入QTextStream，这样就能够写入到文件中了

#include <QFile>
#include <QTextStream>

QFile file("detection_result.txt");
if (!file.open(QIODevice::WriteOnly | QIODevice::Text))
    return;

QTextStream out(&file);
//在这里处理YOLOv5检测结果，并将结果写入out
out<<"class: "<< class_name<<"  prob:"<< prob<<"  box: "<< box<<endl;

file.close();

记得关闭文件.

### 回答2：
在Qt中将YOLOv5检测结果写入文件的方式有很多种。以下是一个使用C++编写的示例代码：

#include <QtCore>
#include <QFile>
#include <QTextStream>

// 检测结果数据结构示例
struct DetectionResult {
    QString className;
    QRectF boundingBox;
    float confidence;
};

int main() {
    // 假设YOLOv5的检测结果存放在这个容器中
    QVector<DetectionResult> detectionResults;

    // 假设有一个检测结果示例
    DetectionResult result;
    result.className = "person";
    result.boundingBox = QRectF(10, 20, 30, 40);
    result.confidence = 0.8;
    detectionResults.append(result);

    // 创建一个文件用于存储结果
    QFile outputFile("detection_results.txt");
    if (!outputFile.open(QIODevice::WriteOnly | QIODevice::Text)) {
        qDebug() << "无法打开输出文件";
        return -1;
    }

    // 使用QTextStream写入文件，将检测结果逐行写入
    QTextStream outputStream(&outputFile);
    for (const auto& result : detectionResults) {
        outputStream << "类别: " << result.className << ", ";
        outputStream << "边界框: (" << result.boundingBox.x() << ", "
                     << result.boundingBox.y() << ", "
                     << result.boundingBox.width() << ", "
                     << result.boundingBox.height() << "), ";
        outputStream << "置信度: " << result.confidence << "\n";
    }

    // 关闭文件
    outputFile.close();

    return 0;
}

上述代码通过QFile和QTextStream将YOLOv5的检测结果写入了一个名为"detection_results.txt"的文本文件中。每个检测结果都以一行的形式存储，包含类别、边界框和置信度等信息。这只是一个示例，你可以根据实际需要修改代码以适应自己的应用场景。

### 回答3：
在Qt中将YOLOv5检测结果写入文件可以通过以下步骤完成。首先，确保已经安装好YOLOv5并且在Qt项目中进行了正确的设置。这样，我们可以使用YOLOv5来进行对象检测，并将其结果写入文件。

1. 创建一个Qt项目并在代码中引入YOLOv5的相关库和头文件。
2. 初始化YOLOv5模型，并加载预训练权重文件。
3. 读取待检测的图像。
4. 使用YOLOv5对图像进行对象检测，获取检测结果。
5. 创建一个文件并打开它，以便将检测结果写入文件。
6. 遍历YOLOv5的检测结果，将每个对象的类别、置信度和边界框坐标写入文件。
7. 关闭文件。
8. 完成。

以下是一个简单示例，展示了如何在Qt中将YOLOv5检测结果写入文件：

#include <iostream>
#include <fstream>

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "yolov5.h"

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    // 初始化YOLOv5模型
    YOLOv5 detector;
    detector.loadWeights("yolov5.weights");

    // 读取待检测的图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 使用YOLOv5进行对象检测
    vector<bounding_box> detectionResults = detector.detect(image);

    // 创建文件并打开它
    ofstream outputFile("detection_results.txt");

    // 遍历检测结果，并将其写入文件
    for (const auto& result : detectionResults)
    {
        // 获取对象类别、置信度和边界框坐标
        string className = result.className;
        float confidence = result.confidence;
        Rect boundingBox = result.boundingBox;

        // 将结果写入文件
        outputFile << "Class: " << className << endl;
        outputFile << "Confidence: " << confidence << endl;
        outputFile << "Bounding Box: " << boundingBox.x << ", " << boundingBox.y << ", " << boundingBox.width << ", " << boundingBox.height << endl;
        outputFile << endl;
    }

    // 关闭文件
    outputFile.close();

    return 0;
}

上述示例中，我们使用YOLOv5对一张图像进行对象检测，并将检测结果写入名为"detection_results.txt"的文件中。