from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot显示apex is not installed

这是一个Python代码片段，它导入了一些必要的模块和函数。具体来说： - `shutil` 模块提供了对高级文件操作的支持，例如复制、移动、删除等。 - `test` 模块中的 `stis_predict` 函数是一个自定义的函数，可能用于模型推断或预测。 - `mmdet.apis` 模块中的 `init_detector` 函数是一个用于初始化检测器模型的函数。 - `zmq` 模块是 ZeroMQ 库的 Python 接口，用于实现网络通信。 - `sys` 模块提供了对 Python 解释器进行访问的支持。 - `json` 模块提供了对 JSON 数据进行编码和解码的支持。 - `os` 模块提供了对操作系统进行访问的支持，例如文件和目录操作等。 - `cv2` 模块是 OpenCV 库的 Python 接口，用于图像处理和计算机视觉应用。 - `imghdr` 模块提供了对图像文件格式进行检测的支持。 - `Counter` 类是一个用于计数器的工具类，用于统计列表或字符串中每个元素的出现次数。 - `send_crop_image` 模块中的 `send_` 函数可能用于将图像数据发送到指定的接收端。

<think>好的，我需要帮助用户将他们的模型推理代码从弹出窗口显示结果改为本地保存。首先，我得仔细阅读他们的代码，看看哪里需要修改。 用户当前的代码使用`show_result_pyplot`函数来显示结果，但这个函数会在窗口中弹出图像，而他们在Docker容器中运行，所以无法显示窗口。因此，需要找到替代的方法来保存图像而不是显示它。 在MMDetection库中，通常处理结果保存的函数是`mmcv.imwrite`或者`mmdet.apis.show_result`的保存版本。查阅文档，发现`show_result_pyplot`主要用于显示，而保存结果可能需要将带有检测框的图像数组写入文件。 所以步骤应该是： 1. 使用`mmdet.apis.show_result`生成带有标注的图像数组，但设置`show=False`避免显示。 2. 指定保存路径，比如在代码所在目录创建`outputs`文件夹。 3. 使用`mmcv.imwrite`将图像数组写入文件。 接下来需要修改代码中的`show_result_pyplot`部分。原函数可能返回图像数据，或者需要直接生成图像数据。需要确认参数是否正确，比如传入模型、图像路径、结果和阈值，然后得到绘制后的图像数组。 然后，确保保存路径存在，可能需要用`os.makedirs`创建目录。最后用`mmcv.imwrite`保存图像。 另外，检查是否需要导入额外的模块，比如`os`来处理路径，或者确认`mmcv`是否有必要的写入函数。用户当前的代码已经导入`mmcv`，所以应该可以直接使用`mmcv.imwrite`。 最后，测试修改后的代码是否在Docker容器中能正确保存图像，而不会尝试弹出窗口。确保保存路径在容器内部是可写的，或者挂载到宿主机的目录。 总结修改步骤： - 替换`show_result_pyplot`为生成图像数组的函数。 - 创建输出目录。 - 保存图像到指定路径。</think>我帮你修改代码，将显示结果改为本地保存。主要改动点如下（分步骤说明）： 步骤1：导入mmcv的imwrite方法 ```python import mmcv ``` 步骤2：修改结果展示部分代码（原代码最后几行） ```python # 原始代码（会弹出窗口） # show_result_pyplot(model, img, result, score_thr = 0.3) # 修改后代码（保存结果到本地） output_path = './outputs/detection_result.jpg' # 设置保存路径 result_img = show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, show=False) # 关闭显示 mmcv.imwrite(result_img, output_path) # 保存到本地 print(f'检测结果已保存至：{output_path}') ``` 步骤3：完整修改后的代码 ```python import mmcv from mmcv.runner import load_checkpoint import os # 新增导入用于路径处理 from mmdet.apis import inference_detector, show_result_pyplot from mmdet.models import build_detector import warnings warnings.filterwarnings("ignore", message="\"ImageToTensor\" pipeline is replaced by") def main(): # 初始化配置 config = 'kneron-mmdetection/configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco.py' checkpoint = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain_3x_coco_20210526_095054-1f77628b.pth' device='cuda:0' # 构建模型 config = mmcv.Config.fromfile(config) config.model.pretrained = None model = build_detector(config.model) checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=device) model.CLASSES = checkpoint['meta']['CLASSES'] model.cfg = config model.to(device) model.eval() # 推理和保存 img = 'kneron-mmdetection/demo/demo.jpg' result = inference_detector(model, img) # 创建输出目录 os.makedirs('./outputs', exist_ok=True) # 保存结果（核心修改部分） output_path = './outputs/detection_result.jpg' result_img = show_result_pyplot(model, img, result, score_thr=0.3, show=False) mmcv.imwrite(result_img, output_path) print(f'检测结果已保存至：{output_path}') if __name__ == '__main__': main() ``` 修改说明： 1. 通过设置`show=False`禁止弹出窗口 2. 使用`mmcv.imwrite()`代替图形界面展示 3. 添加了输出目录自动创建功能（`os.makedirs`） 4. 输出结果会保存在项目根目录下的outputs文件夹 5. 添加了保存路径的打印提示 扩展建议： - 如果要保存原始分辨率结果，可以使用： ```python result_img = mmcv.imread(img) # 原始图像 model.show_result(img, result, out_file=output_path) # 保持原始尺寸 ``` - 可以添加时间戳防止覆盖： ```python from datetime import datetime timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_path = f'./outputs/result_{timestamp}.jpg' ```