YOlov5中detect.py运行中source中改进0调用的都是我笔记本的摄像头，那怎么调用我用usb连接的工业相机呢

引用\[1\]:根据提供的引用内容，您想要了解如何改写yolov5的detect.py文件。根据引用\[1\]中的描述，detect.py文件是用于调用yolov5模型进行目标检测的。根据引用\[2\]中的示例代码，可以看出在detect.py文件中，首先导入了cv2和detect_remake模块，然后创建了一个VideoCapture对象来读取视频流。接下来，创建了一个yolo_detector对象，并在循环中调用其run方法来获取目标检测结果。如果检测到目标，就在图像上绘制矩形框来标记目标位置，并显示图像。最后，通过按下键盘上的q键来退出循环。根据您的需求，您可以根据具体的要求对detect.py文件进行改写，例如修改模型类型、调整检测结果的输出方式等。希望这些信息对您有所帮助。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [YOLOv5 修改detect模块以方便调用（单类型目标）](https://blog.csdn.net/qq_52967097/article/details/122749004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

### 配置和运行 YOLOv5 的 `detect.py` 导出 CSV 文件 为了实现通过 `detect.py` 进行推理并把结果保存为 CSV 文件，需要对代码做一些调整以及理解现有功能。 #### 修改 Detect 脚本以支持 CSV 输出 在导入模块之后，在 `detect.py` 中可以加入处理逻辑来创建或追加到 CSV 文件。这通常涉及修改解析命令行选项的部分以便接受新的标志用于控制是否启用 CSV 保存特性： ```python import argparse ... parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # 输入源路径 parser.add_argument('--csv-save', action='store_true', help='save results to *.csv') args = parser.parse_args() ``` 上述代码片段允许用户通过传递 `--csv-save` 参数决定是否要将检测结果存储至 CSV 文件中[^2]。 #### 实现 CSV 结果写入函数 接着定义一个新的辅助方法负责实际的数据记录工作，该方法会在每次成功完成图像分析后被调用: ```python def write_csv(file_path, row_data): with open(file_path, mode='a+', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(row_data) ``` 此段 Python 函数接收两个参数：一个是目标文件的位置；另一个是要写入的一条数据记录（即每一行的内容）。它会打开指定位置的文件，并采用追加模式向其中添加新行[^4]。 #### 更新主循环中的输出行为 最后一步是在主要执行流程里集成这些改动。当程序遍历所有待测图片时，对于每一个预测框都应考虑将其信息格式化成适合存入表格的形式再传给之前提到的帮助器去操作磁盘上的文档。例如： ```python if args.csv_save: output_dir = 'runs/detect/exp' os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) csv_file = f"{output_dir}/detections.csv" header = ['image_name', 'class_id', 'confidence_score', 'bbox_xmin', 'bbox_ymin', 'bbox_xmax', 'bbox_ymax'] if not os.path.exists(csv_file): write_csv(csv_file, header) for *xyxy, conf, cls in reversed(det): line = (p.stem, int(cls), float(conf), *[int(x) for x in xyxy]) write_csv(csv_file, line) ``` 这段脚本首先检查是否有 `-–csv-save` 开关激活，如果有，则设置好存放 CSV 文件的目标目录及其名称。如果这是第一次写入，则先写出表头。随后迭代每一张图里的各个物体实例，提取其类别编号、置信度得分还有边界框坐标作为一行内容送入 `write_csv()` 方法处理。 ---