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在detect.py中170行 if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class # FIXME: if names[int(cls)] == "name_sign":

效果图和解释看我 c++版本import cv2import numpy as npimport mathimport osdef show(name, img): # 显示图片 cv2.namedWindow(str(name), cv2.WINDOW_NORMAL) cv2.resizeWindow(str(name), 800, 2000) # 改变窗口大小 cv2.imshow(str(name), img)def dis(cx, cy, tx,

1. 从github上git下序列化程序2. 修改gen_wts.py 文件，best.pt是要训练好的yolov5模型，wts是要生成的权重文件。3.修改yololayer.h文件，只需要修改类数即可. cd build cmake .. make -j6 sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s最后一个s 表示训练的模型是smlx,注意： yolov5版本要与tensorrt版本一致...

yolov5 focus 模块作用

垃圾代码，看看就行嘻嘻，注释部分钧可以运行，大概是画二值化，灰度化，所有轮廓的图像，画的图像太多了我就注视了，算精确坐标的部分就一个for循环，别的方法别忘了告诉我，感谢！效果图放下边了，打了亿点点码#include <iostream>#include "opencv2/opencv.hpp"void show(std::string img_name, cv::Mat img) { cv::namedWindow(img_name, cv::WINDOW_NORMAL);