如何实现Yolov5实时目标检测

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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测 深度学习
于 2022-11-23 16:25:25 首次发布
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如何实现Yolov5实时目标检测

一、下载yolov5项目

源码下载链接： https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0

二、实现项目实时检测

1. 修改detect.py

将红色框的default设置为0
在这里插入图片描述

2. 修改utils文件夹下的datasets.py

在这里插入图片描述
将红色框中的代码注释
在这里插入图片描述
再将cap = cv2.VideoCapture(url)中的url改为0

在这里插入图片描述

3. 运行detect.py

就可以实现实时目标检测了
在这里插入图片描述

yolov5算法在边缘计算设备上调用海康威视摄像头进行实时检测!
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在「Visual Type」一栏中选择视觉类型，在「Intra/Cross Image」一栏中选择模式，在「Model」一栏中选择好模型并设置好参数后，点击「Detect & Segment Objects」开始检测。masks：例如上传一个包含很多人的图像，想检测人的图像，使用 masks 将一个人涂抹，推理时模型就会根据 masks 的内容识别图像中所有的人。待系统分配好资源，当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」边上的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。下面一一为大家演示。
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本文是篇基于yolov5模型的一个工程，主要是利用c++将yolov5模型进行调用并测试，从而实现目标检测任务 任务过程中主要重点有两个，第一 版本问题，第二配置问题。有的可能需要cmake反正我没用 链接：https://pan.baidu.com/s/1-eLo7ecgQg94Mjtw-pQcXw。opencv==3.4.1 链接：https://pan.baidu.com/s/1XPWUNfS7PTFiDkHTG8yvcQ。在源文件中新建一个cpp文件，在头文件新建一个.h 头文件。
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Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
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### 使用 YOLOv5 进行实时监测 YOLOv5 支持多种硬件平台上的高效运行，能够处理对象检测任务并适用于不同场景下的应用需求[^1]。为了实现基于 YOLOv5 的实时监测功能，可以按照如下方式构建程序： #### 安装依赖库 首先安装必要的 Python 库来支持模型加载与图像处理操作。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pip install yolov5 ``` #### 加载预训练模型 通过官方提供的 API 接口获取已经过大量数据集训练好的权重文件。 ```python from pathlib import Path import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 小型版 yolo v5 模型 ``` #### 准备摄像头输入源 设置视频捕获设备参数以便后续读取帧画面作为待预测样本。 ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 打开默认摄像机 if not cap.isOpened(): raise IOError("Cannot open webcam") while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break results = model(frame) # 显示带有标注框的结果图 cv2.imshow('Object Detection using YOLOv5', np.squeeze(results.render())) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release() ``` 上述代码展示了如何利用 OpenCV 获取来自计算机内置或外接 USB 摄像头的画面流，并将其传递给 `model()` 方法完成推理过程；最后将识别到的目标位置绘制于原图画面上显示出来。
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