results = model(color_image) df = pd.DataFrame(results) boxs = df.xyxy[0].valuesAttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'xyxy'

根据您提供的信息，`results`是由`model(color_image)`返回的结果，它可能是一个包含了检测结果的`tensor`对象，而不是`DataFrame`对象。因此，在使用`pd.DataFrame`将`results`转换为`DataFrame`对象后，您需要检查一下`DataFrame`中是否有包含边界框坐标的列。

如果您已经将边界框坐标添加为新的列，并将其命名为`xyxy`，那么您需要检查一下该列是否存在于`DataFrame`对象中。您可以使用`df.columns`方法查看所有的列名，确认`xyxy`列是否存在。

如果`xyxy`列不存在，那么可能是您添加列的代码存在问题。您可以检查一下添加列的代码是否正确，并确认该列已经成功添加到了`DataFrame`对象中。

如果`xyxy`列存在于`DataFrame`对象中，那么可能是您的代码中存在其他错误。您可以检查一下代码中对`xyxy`列的引用是否正确，特别是在`df.xyxy[0].values`处是否正确使用了列名。

如果您无法解决这个问题，您可以将相关代码片段和数据示例提供给我，让我更好地帮助您进行调试。

相关问题

df = pd.DataFrame(results) boxs = df.xyxy[0].values AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'xyxy'、

这个错误发生的原因是`DataFrame`对象没有`xyxy`属性。在代码中，`results`是一个`DataFrame`对象，您可能在创建`DataFrame`对象时没有正确地分配列名。

因此，您需要检查一下`results`的列名是否正确，特别是`xyxy`列是否存在。如果该列不存在，请确保您已经正确地从检测结果中提取了边界框坐标，并将其作为新的列添加到`DataFrame`对象中。

如果您已经正确添加了`xyxy`列，那么请检查一下您的代码是否正确引用了`xyxy`列。可能是您的代码中有拼写错误或者使用了错误的列名。

如果您无法解决这个问题，您可以将相关代码片段和数据示例提供给我，让我更好地帮助您进行调试。

boxs = results.pandas().xyxy[0].values 错误AttributeError: 'list' object has no attribute 'pandas'

这个错误通常是因为你尝试在一个列表对象上调用 `pandas` 属性或方法。根据错误提示，你可能是在尝试使用类似 `results.pandas()` 的语法。

你需要检查代码中是否有使用 `pandas` 的地方，并确保这些地方调用的对象是正确的。如果你想要将列表转换为 Pandas DataFrame 对象，并使用其中的 `xyxy` 属性，可以先将列表转换为 DataFrame，然后再使用 `xyxy` 属性。例如：

import pandas as pd

# 假设 results 是一个包含边界框信息的列表
results = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4], [0.5, 0.6, 0.7, 0.8]]

# 将列表转换为 DataFrame，并设置列名为 ['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']
df = pd.DataFrame(results, columns=['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax'])

# 使用 xyxy 属性获取边界框信息
boxs = df.xyxy[0].values

在这个例子中，我们将包含边界框信息的列表 `results` 转换为 Pandas DataFrame 对象，并使用 `xyxy` 属性获取第一个边界框的信息。