【限时免费】项目实战：用yolov5_ms构建一个智能垃圾分类助手，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用yolov5_ms构建一个智能垃圾分类助手，只需100行代码！

【免费下载链接】yolov5_ms 基于MindSpore框架实现的yolov5预训练权重和配置文件项目地址: https://gitcode.com/openMind/yolov5_ms

项目构想：我们要做什么？

随着环保意识的增强，垃圾分类已成为日常生活的一部分。然而，很多人对垃圾分类的标准并不熟悉，导致分类错误。为了解决这一问题，我们设计了一个“智能垃圾分类助手”。该应用的功能如下：

输入：用户上传一张包含垃圾的图片。
输出：识别图片中的垃圾类型，并返回其所属的垃圾分类（如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾）。

通过这个应用，用户可以快速准确地完成垃圾分类，提升环保效率。

技术选型：为什么是yolov5_ms？

yolov5_ms是一个基于MindSpore框架优化的YOLOv5模型，具有以下核心亮点：

高效的目标检测能力：yolov5_ms在COCO数据集上表现优异，能够快速准确地检测出图片中的物体。
轻量化设计：模型提供了多种规模（如N、S、M、L、X），可以根据需求选择适合的模型，平衡速度和精度。
易于部署：基于MindSpore框架，支持在多种硬件平台上高效运行，适合快速开发应用。

这些特性使得yolov5_ms非常适合用于构建一个实时、高效的垃圾分类助手。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几个步骤：

加载模型：使用yolov5_ms提供的预训练模型，加载权重和配置文件。
图像预处理：将用户上传的图片转换为模型可接受的输入格式。
目标检测：调用模型对图片进行检测，识别出垃圾的类型。
分类映射：将检测到的垃圾类型映射到对应的垃圾分类（如塑料瓶→可回收物）。
结果展示：将分类结果返回给用户。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，关键部分添加了中文注释：

import mindspore as ms
from mindspore import context
from yolov5_ms import YOLOv5
import cv2
import numpy as np

# 设置运行环境
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")

# 加载模型
model = YOLOv5("yolov5s.yaml")
model.load_checkpoint("yolov5s.ckpt")

# 垃圾分类映射表
trash_category = {
    "bottle": "可回收物",
    "can": "可回收物",
    "banana": "厨余垃圾",
    "battery": "有害垃圾",
    "paper": "可回收物",
    # 可根据需求扩展更多类别
}

def classify_trash(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 预处理
    input_image = preprocess(image)

    # 目标检测
    outputs = model.predict(input_image)

    # 解析检测结果
    detected_objects = parse_outputs(outputs)

    # 分类映射
    results = []
    for obj in detected_objects:
        category = trash_category.get(obj["label"], "其他垃圾")
        results.append({"label": obj["label"], "category": category})

    return results

def preprocess(image):
    # 将图片缩放到模型输入尺寸
    image = cv2.resize(image, (640, 640))
    image = image.transpose((2, 0, 1))
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    return ms.Tensor(image, dtype=ms.float32)

def parse_outputs(outputs):
    # 解析模型输出，提取检测到的物体和标签
    objects = []
    for output in outputs:
        for detection in output:
            label = detection["label"]
            confidence = detection["confidence"]
            if confidence > 0.5:  # 置信度阈值
                objects.append({"label": label, "confidence": confidence})
    return objects

# 示例调用
results = classify_trash("trash.jpg")
for result in results:
    print(f"检测到: {result['label']}, 分类: {result['category']}")

代码讲解

环境设置：使用MindSpore的图模式运行，设备为Ascend。
模型加载：加载yolov5s的配置文件和权重。
垃圾分类映射：定义一个字典，将检测到的垃圾类型映射到对应的分类。
图像预处理：将图片转换为模型输入格式。
目标检测：调用模型的predict方法进行检测。
结果解析：根据置信度过滤检测结果，并映射到垃圾分类。

效果展示与功能扩展

效果展示

运行代码后，输入一张包含垃圾的图片，程序会输出检测到的垃圾类型及其分类。例如：

检测到: bottle, 分类: 可回收物
检测到: banana, 分类: 厨余垃圾

功能扩展

增加更多垃圾类型：扩展trash_category字典，支持更多垃圾的分类。
多语言支持：将分类结果翻译成其他语言，方便国际用户使用。
移动端部署：将模型部署到手机端，实现实时拍照分类。
数据统计：记录用户的分类记录，生成垃圾分类报告。

通过这个项目，我们展示了如何利用yolov5_ms快速构建一个实用的垃圾分类助手。希望读者能够在此基础上进一步扩展，开发出更多有趣的应用！