# Stream results im0 = annotator.result() if view_img: if platform.system() == 'Linux' and p not in windows: windows.append(p) cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO) # allow window resize (Linux) cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0]) cv2.imshow(str(p), im0) cv2.waitKey(1) # 1 millisecond

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将结果流式传输。具体来说，它将结果添加到图像中，并在需要时将图像显示在屏幕上。如果运行的操作系统是Linux，并且当前图像窗口还没有打开，则会创建一个新的窗口。如果需要查看图像，则会将图像显示在屏幕上，并等待1毫秒以等待下一个帧的到来。这样，就可以将结果流式传输到屏幕上，实时查看模型的预测结果。

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p = Path(p) # to Path save_path = str(save_dir / p.name) # im.jpg txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # im.txt s += '%gx%g ' % im.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh imc = im0.copy() if save_crop else im0 # for save_crop annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names)) if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于处理预测结果。具体来说，它将图像路径转换为Path对象，并设置保存路径和标签路径。它还将图像的形状信息添加到字符串中，以便输出。然后，它将原始图像的形状信息存储在gn变量中，以便将预测框的坐标从图像大小转换为原始图像大小。如果需要保存裁剪后的图像，则会将其复制到imc变量中。最后，如果预测结果不为空，则将预测框的坐标从缩放后的图像大小转换为原始图像大小。

if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}') annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True)) if save_crop: save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将预测结果添加到图像中。具体来说，如果需要保存图像、裁剪图像或者查看图像，则将预测框的坐标和类别信息添加到原始图像中。如果需要保存裁剪图像，则会将裁剪后的图像保存到指定的文件夹中。最终，原始图像中将包含每个预测框的边界框和类别信息。如果需要隐藏类别信息或置信度信息，则不会显示相应的信息。