配置大漠YOLOV5-7.0 遇见的问题

WARNING: Ignore distutils configs in setup.cfg due to encoding errors.

解决办法: 1 设置全局UTF-8解码 (有可能会导致自己的文件路径编码乱码)
2 用python >= 3.10的版本(未测试)
3 在requirements.txt文件所在的那个文件夹里就有对应的setup.cfg,用记事本打开 setup.cfg 另存为 UTF-8 格式就可以了(改成ansi 测试可行)
4 yolov5 安装 requirements.txt 中的依赖时报警告的解决办法
文章中的办法
1、用 vscode 打开 setup.cfg 文件,可以看到,全文除了几个 单引号是非英文的,其他的字符都是 英文字符。而且从 vscode 的右下角可以看到,该文件就是 UTF-8 编码的。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2、将 setup.cfg 中的 非英文单引号 改为 英文单引号,如下图所示:

在这里插入图片描述

3、再次执行:pip install -r requirements.txt ,可以看到,警告已经没有了。

在这里插入图片描述

python 3.9版
numpy1.23.0
pandas
1.2.0

在用户提到的“大漠 YOLOv5”应用或集成指南中,可以理解为对“大漠”特定平台或框架与 YOLOv5 进行整合的需求。虽然“大漠”通常与游戏脚本开发或自动化工具相关,但结合 YOLOv5 的目标检测能力,可以设想在某些特定场景中(如游戏 AI、自动化测试、视觉监控等)使用 YOLOv5 来增强其视觉识别能力。 以下是一个基于 YOLOv5 与特定平台(如“大漠”类脚本工具)集成的指南概要: ### 1. YOLOv5 模型准备 首先需要训练或获取一个预训练的 YOLOv5 模型。可以使用官方提供的模型(如 `yolov5s.pt`、`yolov5m.pt` 等),也可以根据具体需求进行微调。 ```python # 下载YOLOv5官方仓库 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 模型推理部署 将训练好的模型导出为 ONNX 或 TensorRT 格式,以便在其他平台进行调用。例如,导出为 ONNX 模型: ```python python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx ``` ### 3. 集成到“大漠”脚本环境 “大漠”脚本工具通常使用 Lua 脚本语言,因此需要通过外部调用方式与 Python 编写的 YOLOv5 进行交互。可以采用以下方式: - 使用 `os.execute` 或 `io.popen` 调用 Python 脚本并获取检测结果。 -YOLOv5 模型封装为本地 API 服务,通过 HTTP 请求与“大漠”脚本通信。 ### 4. 示例代码:Python 侧提供检测服务 ```python # detect_service.py from flask import Flask, request, jsonify from yolov5 import detect app = Flask(__name__) @app.route('/detect', methods=['POST']) def detect_image(): image_path = request.json.get('image_path') results = detect.run(source=image_path) return jsonify(results) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` ### 5. 示例代码:Lua 侧调用检测服务 ```lua local http = require("socket.http") local ltn12 = require("ltn12") local json = require("dkjson") local url = "http://localhost:5000/detect" local image_path = "screenshot.jpg" local post_data = json.encode({image_path = image_path}) local response = {} local r, c, h = http.request{ url = url, method = "POST", headers = { ["Content-Type"] = "application/json", ["Content-Length"] = #post_data }, source = ltn12.source.string(post_data), sink = ltn12.sink.table(response) } local result = table.concat(response) print(result) ``` ### 6. 实际应用中的注意事项 - **性能优化**:YOLOv5 的推理速度需与“大漠”脚本的执行频率匹配,可考虑使用轻量模型(如 `yolov5s`)或模型量化。 - **图像采集**:确保“大漠”脚本能够截取目标窗口或屏幕区域,并保存为 YOLOv5 可处理的图像格式。 - **结果解析**:YOLOv5 的输出需解析为“大漠”脚本可用的坐标数据,用于后续自动化操作。 以上方案为一种通用的集成思路,具体实现需根据实际应用场景进行调整[^1]。
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