if action: self.det_thread.source = action.text() self.det_thread.is_continue = True cap = cv2.VideoCapture(int(action.text())) for i in range(10): r,img = cap.read() self.raw_img = img

这是一段代码，看起来是一个类中的方法。这个方法的作用是从指定的摄像头中获取10张图片，并将最后一张图片赋值给类属性`self.raw_img`。其中`action`是一个参数，可能是一个带有文本的控件，它的文本内容表示要打开的摄像头编号。这个方法还开启了一个线程`det_thread`来获取图片，线程可能在`self.det_thread.is_continue`为True时继续运行。这个方法依赖于OpenCV库，需要导入`cv2`模块。

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解释def run(FLAGS, cfg): # build Tracker tracker = Tracker(cfg, mode='test') # load weights if cfg.architecture in ['DeepSORT']: if cfg.det_weights != 'None': tracker.load_weights_sde(cfg.det_weights, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_sde(None, cfg.reid_weights) else: tracker.load_weights_jde(cfg.weights)

这段代码是定义了一个名为 run 的函数，该函数接受两个参数 FLAGS 和 cfg。其主要功能是构建一个 Tracker 对象并加载权重。

具体步骤如下：

1. 根据给定的配置 cfg 和模式 'test'，创建一个 Tracker 对象 tracker。
2. 判断 cfg.architecture 是否为 'DeepSORT'，如果是则继续执行下一步，否则执行步骤 5。
3. 判断 cfg.det_weights 是否为 'None'，即检测模型权重是否存在，如果存在则加载检测模型权重 cfg.det_weights 和重识别模型权重 cfg.reid_weights，否则只加载重识别模型权重 cfg.reid_weights。
4. 如果成功加载了检测模型和重识别模型的权重，则通过 tracker.load_weights_sde 函数加载权重到 Tracker 对象中。
5. 如果 cfg.architecture 不是 'DeepSORT'，则通过 tracker.load_weights_jde 函数加载 cfg.weights 中的权重到 Tracker 对象中。

该函数的主要目的是准备跟踪器，为跟踪视频或图像中的目标做准备。其中，DeepSORT 是一种基于深度学习的目标跟踪算法，需要加载检测模型和重识别模型的权重；而其他跟踪算法则只需要加载一个模型的权重。

def open_file(self): config_file = 'config/fold.json' # config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) config = json.load(open(config_file, 'r', encoding='utf-8')) open_fold = config['open_fold'] if not os.path.exists(open_fold): open_fold = os.getcwd() name, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, 'Video/image', open_fold, "Pic File(*.mp4 *.mkv *.avi *.flv " "*.jpg *.png)") if name: self.det_thread.source = name # self.statistic_msg('Loaded file：{}'.format(os.path.basename(name))) config['open_fold'] = os.path.dirname(name) config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2) with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(config_json) self.stop()

这段代码是用来打开一个视频或者图片文件，并且会记住上一次打开的文件夹位置。具体来说，它会读取一个叫做"fold.json"的配置文件，其中保存了上一次打开文件时的文件夹路径。如果这个路径不存在，就使用当前工作目录。然后弹出一个文件选择对话框，让用户选择视频或者图片文件。如果用户选择了文件，那么就将选择的文件路径保存到self.det_thread.source这个变量中，并且更新配置文件中的文件夹路径为所选文件的父文件夹路径。最后，调用self.stop()函数来停止之前正在进行的任务。