在Yolov5中同时实现文件夹全部图片的检测_yolov5 图片检测

首先在文件yolov5文件夹内创建一个.py文件，名字就叫dataread，然后在里面加入如下代码。然后把图片文件夹放入当前目录，目录命名为data

from torch.utils.data import Dataset
import os
 
 
 
class MyData(Dataset):
 
    def __init__(self, root_dir, image_dir):
        self.root_dir = root_dir
        self.image_dir = image_dir
        self.image_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_dir)
        self.image_list = os.listdir(self.image_path)
        self.image_list.sort()
 
    def __getitem__(self, idx):
        img_name = self.image_list[idx]
        img_item_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_dir, img_name)
        img_item_path.replace("\\", "/")
        return img_item_path
    def __len__(self):
        return len(self.image_list)
 
if __name__ == '__main__':
    root_dir = ""#当前根目录，在当前文件夹就不写
    image_ants = "data"#图片文件夹名字，需要跟detect.py同一个文件夹下面
    ants_dataset = MyData(root_dir, image_ants)
    print(ants_dataset[1])
 
 
 

然后在detect.py文件第一排加上

from dataread import MyData

然后在然后在detect.py文件最后

if __name__ == "__main__":里面全部改成如下

if __name__ == "__main__":
    opt = parse_opt()
    root_dir = ""#当前根目录，在当前文件夹就不写
    image = "data"#图片文件夹名字，需要跟detect.py同一个文件夹下面
    img = MyData(root_dir,image)
    for i in range(len(img)):
        opt.source = img[i]
        main(opt)

效果如图：