使用OpenCV在Windows 10上调用Yolov5的导出为ONNX模型进行测试

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Yolov5模型

在开始之前，我们需要下载Yolov5的预训练权重文件。你可以从Yolov5的官方GitHub仓