yolov5-6.1 opencv dnn onnx推理python,c++

已于 2023-10-16 11:33:19 修改
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分类专栏： opencv实战代码讲解 文章标签： opencv python 计算机视觉
于 2022-03-16 13:25:49 首次发布
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该博客介绍了如何将YoloV5模型从6.1到7.0版本导出为ONNX格式，并分别使用Python和C++进行视频和图片的物体检测推理。通过Python的opencv库进行图像和视频处理，同时展示了C++中利用ONNX运行模型进行计算机视觉任务的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

yolov5 6.1 yolov5 6.2 yolov5 7.0 导出onnx

python export.py yolov5s.pt --include onnx

python video

import cv2
import time
import sys
import numpy as np

def build_model(is_cuda):
    net = cv2.dnn
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在 C++ 和 Python 中使用 YOLOv5 OpenCV DNN 进行对象检测
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Python —— Windows10下通过Opencv-dnn推理Yolov5的分割模型（pt转onnx）（附源码）
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最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章，但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是，我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时，遇到的bug和解决办法，在这篇文章里讲述一下。 在yolov5之前的yolov3和yolov4的官方代码都是基于darknet框架的实现的，因此opencv的dnn模块做目标检测时，读取的是.cfg和.weight文件，那时候编写程序很顺畅，没有遇到bug。但是yolo
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导出U版YOLOv5的ONNX模型，openCV直接读取会失败，原因在于Pytorch2ONNX不支持对slice对象赋值，需要更改下列两个地方代码： yolov5/models/common.py class Focus(nn.Module): # Focus wh information into c-space def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel
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需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型大小适宜硬件配置，此外为了更好，更快速的推理，还需要将模型转成不同的模型格式，使其更加适配软件推理。这段代码就是推理的主要流程，其中几个比较重要的点就是blobFromImage函数是将待预测的图片转成网络输入的格式，一般网络的图像输入格式为N，C，H，W。N就是batch数，在推理时一般为1，C即通道数，H，W即为图像的高宽，除此之外这个函数还可缩放图像的像素值，默认1.0表示不变，也可以resize图像宽高，这里缩放到（300X300）为网络的输入。
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