# if save_txt: # Write to file # xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh # line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format # with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: # f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

这段代码是Yolov5中保存检测结果到txt文件的具体实现代码。在检测出目标后，通过将目标的类别、位置信息和置信度信息转换为一行数据，然后写入到对应的txt文件中。具体实现过程如下： 1. 首先判断是否需要保存txt文件，如果需要则进行下一步，否则直接跳过。 2. 将目标的坐标信息从xyxy格式转换为xywh格式，并将结果进行归一化处理。 3. 根据是否需要保存置信度信息，构造一行label数据。 4. 将label数据写入到对应的txt文件中。需要注意的是，这段代码是在检测出一个目标后执行的，因此需要在循环中重复执行，直到所有目标检测完成后，才会生成完整的txt文件。

# Write results for xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, xywh, conf) if save_conf else (cls, xywh) # label format with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' len(line)).rstrip() % line + '\n')

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将预测结果写入文件。具体来说，它迭代每个预测结果的每个类别，并将预测框的坐标、置信度和类别编号存储在变量中。如果需要将结果写入文本文件，则会将预测框的坐标进行归一化，并将结果写入文本文件中。如果需要保存置信度，则将置信度添加到输出中。最终，文本文件中将包含每个类别的预测框的坐标和置信度信息。

解释 for xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file 默认不执行，不用看 xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

这段代码的作用是对每个预测框进行处理和可视化，包括将预测框的信息写入标签文件和将预测框画到原始图像上。 `for *xyxy, conf, cls in reversed(det):` 使用 `reversed()` 函数将预测框列表反向遍历，以便后续的处理。其中，`*xyxy` 表示预测框的坐标信息，`conf` 表示预测框的置信度，`cls` 表示预测框的类别。 `if save_txt:` 表示如果需要将预测框的信息写入标签文件，则执行下面的代码。其中，`xyxy2xywh()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框的坐标从 (x1,y1,x2,y2) 格式转换为 (x,y,w,h) 格式。`gn` 是归一化增益，用于将预测框的坐标从归一化坐标转换为原始图像坐标。最后将预测框的信息写入标签文件中。 `if save_img or view_img:` 表示如果需要将预测框画到原始图像上，则执行下面的代码。其中，`names` 是类别名称列表，`plot_one_box()` 是一个 YOLOv5 工具函数，用于将预测框画到图像上。具体地，`label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'` 表示生成预测框的标签信息，包括类别名称和置信度。`xyxy` 表示预测框的坐标信息，`im0` 表示原始图像，`color` 表示预测框的颜色，`line_thickness` 表示预测框的线宽。最后将预测框画到原始图像上。

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# if save_txt: # Write to file # xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh # line = (cls, xywh, conf) if save_conf else (cls, xywh) # label format # with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: # f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

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# if save_txt: # Write to file # xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh # line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format # with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: # f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

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已知box = detection[0:4],其中前四项为x1,y1,x2,y2，xyxy_box = xywh2xyxy(box, 640, 640)，boxes.append(xyxy_box)，且boxes中含有多个xyxy_box，现在想取第一个xyxy_box内的坐标绘制矩形

# 展开批次维度并收集真实框数据 targets = targets.squeeze(0) for obj, coords in zip(targets, targets_coords): cls = obj[1].item() # 获取类别ID true_boxes_coords.append(coords.tolist()) true_boxes_cls.append(cls)

AttributeError: 'float' object has no attribute 'xyxy2xywh'

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# if save_txt: # Write to file # xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh # line = (cls, xywh, conf) if save_conf else (cls, xywh) # label format # with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: # f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')