opencv检测yolov4目标检测视频流报错

博客作者在使用Yolov4进行目标检测时遇到TypeError,问题出现在处理视频流或摄像头输入时。错误信息显示不支持数据类型。尝试调整opencv和numpy版本未解决问题。进一步排查发现,错误在于Yolo预测代码返回结果是字典,而非直接的图像。修正代码后,将`frame = np.array(yolo.detect_image(frame))`改为`frame = yolo.detect_image(frame); frame = np.array(frame.get('image'))`,解决了问题。同时,中文图片和标签并未造成影响。

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今天遇到一个bug,之前都没问题,偏偏今天有问题了

yolov4目标检测 检测图片没有任何问题,这一测试视频,或是调用摄像头检测就出现了问题

报一下错误:

TypeError: Expected cv::UMat for argument 'src’

src data type = 17 is not supported

反复安装了opencv和numpy的版本一直报这个错误

后来想想,可能是数据集图片带中文的原因,于是把图片重新命名,并重新打上标签,标签也是英文的了,然后训练,训练之后发现还是有问题。

最后发现是yolo预测代码放回的结果不是直接返回图片,

images = yolo.detect_image(image)
r_image = images.get('image')

图片是装在了字典image里面

在视频调用的时候

frame = np.array(yolo.detect_image(frame))

这时需要改成

frame = yolo.detect_image(frame)
frame = np.array(frame.get('image'))

而且中文图片,中文标签没有影响。

<think>嗯,用户想了解如何使用YOLOv5进行实时目标检测。首先,我需要回忆一下YOLOv5的基本使用流程。根据之前看到的引用,用户可能需要从下载项目开始。引用[1]提到要下载YOLOv5项目,所以第一步应该是克隆官方仓库。然后安装依赖库,比如torch和requirements.txt里的其他包。 接下来,实时检测通常需要修改detect.py文件。引用[1]和[3]都提到了修改detect.py,可能涉及到摄像头参数或者实时流的处理。比如,设置源为0可能是指默认摄像头,或者更改为视频流地址。另外,用户可能需要调整参数比如置信度阈值(--conf)来优化检测结果。 还有引用[1]提到要修改utils/datasets.py,可能涉及数据加载部分,特别是处理实时视频流的时候。比如,确保摄像头数据能被正确读取和处理。引用[3]提到在配置过程中遇到的报错,可能包括OpenCV版本问题或者摄像头权限问题,需要提醒用户注意这些点。 用户还可能想保存检测结果,引用[2]提到目标信息保存,比如检测到的物体信息输出到文件,或者在视频中标注后保存为视频文件。这部分需要在代码中添加保存功能,或者在运行命令时加上--save-txt之类的参数。 然后,运行detect.py后,用户应该能看到实时检测画面。如果出现错误,可能需要检查摄像头是否被其他程序占用,或者依赖库是否安装正确。例如,有些情况下需要安装特定版本的PyTorch或OpenCV。 另外,用户可能对多摄像头检测感兴趣,引用[2]提到多摄像头的情况,可能需要修改代码来支持多个视频源,比如同时读取多个摄像头的数据,或者处理多个视频流。但用户的问题主要是实时检测,所以单摄像头可能更基础,但可以简要提一下多摄像头的方法。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能遇到的后续问题,比如性能优化、结果保存、多摄像头处理等,这些都是常见的后续步骤。需要确保回答结构清晰,分步骤说明,并包含代码示例和常见问题解决方法。</think>### 使用YOLOv5进行实时目标检测的步骤 #### 一、环境准备 1. **克隆YOLOv5官方仓库** 使用以下命令下载YOLOv5代码: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 ``` 2. **安装依赖库** 安装PyTorch及其他依赖: ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### 二、实时检测配置 1. **修改`detect.py`** 在`detect.py`中设置摄像头参数(默认摄像头为`0`)或视频流地址: ```python # 修改源参数为摄像头索引(如0)或RTSP地址 parser.add_argument('--source', type=str, default='0', help='摄像头索引或视频路径') ``` 2. **调整检测参数(可选)** 根据需要修改置信度阈值`--conf`(默认0.25)或目标类别筛选`--classes`: ```bash python detect.py --source 0 --conf 0.4 --classes 0 2 # 检测人(0)、车(2)等类别 ``` 3. **修改`utils/datasets.py`(可选)** 若摄像头分辨率不匹配,调整`LoadStreams`类的帧处理逻辑[^1]。 #### 三、运行实时检测 执行以下命令启动检测: ```bash python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 # 使用预训练模型yolov5s.pt ``` 运行后,OpenCV窗口会显示实时检测结果,控制台输出检测到的目标信息。 #### 四、保存检测结果 1. **保存视频** 添加`--save-vid`参数保存标注后的视频: ```bash python detect.py --source 0 --save-vid ``` 2. **保存检测数据** 添加`--save-txt`参数将目标坐标和类别保存为文本文件[^2]: ```bash python detect.py --source 0 --save-txt ``` #### 五、常见问题 1. **摄像头无法打开** - 检查摄像头是否被其他程序占用。 - 确认OpenCV版本兼容性(建议`opencv-python>=4.5.3`)。 2. **检测延迟高** - 使用轻量级模型(如`yolov5s.pt`)。 - 降低输入分辨率(添加`--imgsz 320`参数)。
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