for *xyxy, conf, cls in reversed(det):是什么意思

时间: 2024-05-19 14:11:44 浏览: 193
这段代码是 Python 中的 for 循环语句,其中 det 是一个列表,列表中包含多个元组(tuple)。 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): 这行代码的含义是:从 det 列表的最后一个元素开始,依次取出每个元素(即一个个元组),然后将每个元组中的前四个元素(使用 *xyxy 表示)分别赋值给变量 xyxy,最后一个元素(第五个元素)赋值给变量 conf,倒数第二个元素(第六个元素)赋值给变量 cls。 这里使用了 Python 3.0 中的特性,* 表示拆包操作符,可以将一个包含多个元素的列表、元组等解包成独立的元素。reversed(det) 表示逆序遍历 det 列表。
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for *xyxy, conf, cls in reversed(det):

这是一个Python中的for循环,其中det是一个列表,列表中包含了一些元组。每个元组有三个元素,分别是*xyxy、conf和cls。 reversed()是一个内置函数,在这里用于反转列表det的顺序。 在这个循环中,for关键字会将每个反转后的元组赋值给 ( *xyxy、conf、cls ) 这三个变量。然后可以根据需要使用这些变量进行后续操作。

for *xyxy, conf, cls in reversed(det)

这是一个Python中的for循环,其中det是一个列表,列表中包含了一些元组。每个元组有三个元素,分别是*xyxy、conf和cls。 reversed()是一个内置函数,在这里用于反转列表det的顺序。 在这个循环中,for关键字会将每个反转后的元组赋值给 ( *xyxy、conf、cls ) 这三个变量。然后可以根据需要使用这些变量进行后续操作。
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import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号,或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频:{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows(),请指出这段代码的错误

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