在这里，我试图创建一个数据帧来比较帧之间对象的位置：
Pcount = []
Pcountdb = []
framenumber = 0
frames_count = 0
frames_count = self.vdo.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
df = pd.DataFrame(index=range(int(frames_count)))
if len(outputs) > 0:
for i in range(len(outputs):
bbox_xyxy = outputs[:,:4]
identities = outputs[:,-1]
sx = outputs[:,0]
sy = outputs[:,1]
ex = outputs[:,2]
ey = outputs[:,3]
cx = ((sx + ex) /2)
cy = ((sy + ey) /2)
ct = (cx, cy)
cx2 = (cx.tolist())
cy2 = (cy.tolist())
P = identities[i]
df[str(P.astype(int))] = ""
#creates new column with an id number obtained through deepsort
df.at[int(framenumber), str(P.astype(int))] = [cx2[i], cy2[i]]
#the i function from a for loop is necessary for multiple objects in the same frame
print(df)
if not P in Pcountdb:
global PcountT
Pcountdb.append(P)
PcountT = PcountT + 1
framenumber = framenumber + 1
编辑：上面的脚本以占位符开头
df=pd.DataFrame…为我的视频中的每个图像/帧创建一行数据帧
bboxxyxy是在我的对象检测器被深度排序循环后创建的，深度排序已经识别出每个检测到的对象，并将其识别为一个有位置的对象。
然后，我将np.array分解，计算这些对象的中心点，这样它们就可以被视为一个单独的点，而不是一个边界框矩形。
Pandas接受我的输入，创建一个带有对象id(在本例中为1(、中心x y坐标的DataFrame，并将它们放在与每个帧对应的行中
接下来，我们打印数据帧并查看结果
print(df(返回：
1
Frames
3 [614.5, 632.0]
1
Frames
3
4 [610.5, 624.0]
1
Frames
3
4
5 [603.0, 618.0]
1
Frames
3
4
5
6 [574.0, 615.5]
1
Frames
3
4
5
6
7 [564.0, 610.0]
1
Frames
3
4
5
6
7
8 [559.0, 597.0]
DataFrame只跟踪每列的最新坐标集。如果我要生成两列，那么只有最后一次看到每个对象才会出现在我的数据帧中(如上所示，其中一个对象被标识为1(
我需要将输出保存到我的pd.DataFrame=df中，而不是被覆盖
1
Frames
3 [614.5, 632.0]
4 [610.5, 624.0]
5 [603.0, 618.0]
6 [574.0, 615.5]
7 [564.0, 610.0]
8 [559.0, 597.0]
所以我可以比较这些对象在帧之间的位置，给我一个对象计数，它对对象进行计数并将它们存储在2个数据库中，"；UP和"；向下"；
您的DataFrame只是添加最后一个raw，因为每次for循环运行时，您都会将列重置为null。因此所有先前的值都被擦除。通过查看您的代码，我可以看到这一点，因为您的代码不需要处于for循环中。
解决方案：
Pcount = []
Pcountdb = []
framenumber = 0
frames_count = 0
frames_count = self.vdo.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)
df = pd.DataFrame(index=range(int(frames_count)))
if len(outputs) > 0:
bbox_xyxy = outputs[:,:4]
identities = outputs[:,-1]
sx = outputs[:,0]
sy = outputs[:,1]
ex = outputs[:,2]
ey = outputs[:,3]
cx = ((sx + ex) /2)
cy = ((sy + ey) /2)
ct = (cx, cy)
cx2 = (cx.tolist())
cy2 = (cy.tolist())
P = identities[i]
df[str(P.astype(int))] = ""
for i in range(len(outputs):
df.at[int(framenumber), str(P.astype(int))] = [cx2[i], cy2[i]]
print(df)
希望这能奏效。
for i in range(len(outputs)):
P = identities[i]
if not P in Pcountdb:
df[str(P.astype(int))] = ""
global PcountT
Pcountdb.append(P)
PcountT = PcountT + 1
else:
if P in Pcountdb:
df.at[int(framenumber), str(P.astype(int))] = [cx2[i], cy2[i]]
[222 rows x 1 columns]
1
Frames
4 [610.5, 624.0]
5 [603.0, 618.0]
6 [574.0, 615.5]
7 [564.0, 610.0]
8 [559.0, 597.0]
... ...
226 [640.5, 518.5]
227 [643.0, 525.0]
228 [646.0, 529.5]
229 [647.5, 529.5]
230 [650.5, 531.5]
感谢@Adarsh的回复，你是对的，我的列被覆盖了，因为我是从循环中创建的。
我取了df[str(p.astype(int((]="这行，其中创建了列，并在独占环境中运行它。