班长博客

保存识别的图片
python detect.py --source ./data/images/ --classes 0 --save-txt --conf-thres 0.5
--view-img 表示可见视频，显示实时视频，去掉就不见 MP4不显示用
--classes 0 只识别人，去掉全部物体都识别，0可以换成其他类别
--conf-thres 0.5 表示0.5以下的不显示
--source ./data/images/ 图片or视频源

要实现上面命令要修改detect.py文件，在里面加2段内容
p = Path(p) # to Path
save_path = str(save_dir / p.name) # img.jpg
txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # img.txt

        #################保存实时检测图片#################
        pic_dir = str(save_dir) + '/pic'
        if not os.path.exists(pic_dir):
            os.makedirs(pic_dir)
        pic_path = pic_dir + '\\' + str(p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}')
        #######################################################################

                    上面是一段的位置下，加入####
                    下面一段看如下

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))

                    ############只保存含目标的实时检测图片###############
                    pic = (int(xyxy[0].item()) + int(xyxy[2].item())) / 2
                    if pic != 0:
                        cv2.imwrite(pic_path + f'{p.stem}.jpg', im0)
                    else:
                        im1 = cv2.imread('no.jpg', 1)
                        cv2.imwrite(pic_path + f'{p.stem}.jpg', im1)
                    ###################################################################
                    加入运行python detect.py --source ./data/images/ --classes 0 --save-txt --conf-thres 0.5

                可去掉所有标签名和阈值   yolov5/utils/plots.py
              找到  utils\plots.py

def box_label(self, box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255)):#81行下面加一行
label = '' #加这一句