本文详细介绍了如何在Windows 10上利用OpenCV进行目标检测，具体步骤包括：创建Python环境，下载Yolov5预训练权重，将.pt模型转换为ONNX格式，编写并执行Python脚本进行目标检测，最后展示检测结果。通过这个过程，读者可以学会在Windows环境中使用OpenCV与ONNX模型进行计算机视觉任务。
在计算机视觉领域，Yolov5是一个非常流行的目标检测算法。它可以快速准确地检测图像中的多个对象，并给出它们的边界框和类别。本文将介绍如何使用OpenCV在Windows 10上调用Yolov5导出的ONNX模型进行目标检测。
步骤1：安装依赖库和程序环境
首先，我们需要安装必要的依赖库和程序环境。在Windows 10上，你可以使用Anaconda来管理Python环境。打开Anaconda Prompt，并创建一个新的虚拟环境。
conda create -n yolov5_env python=3.8
conda activate yolov5_env
接下来，安装所需的软件包和库。
pip install opencv-python
pip install onnxruntime
步骤2：下载Yolo
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