yolov5检测视频流的原理、detect.py解读

最新推荐文章于 2025-10-03 03:26:02 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-03 03:26:02 发布 · 4.3w 阅读

248 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#神经网络 #深度学习 #pytorch #opencv #多进程

本文介绍了如何使用yolov5实现实时视频检测，通过阅读源代码发现调用摄像头的细节，重点在于LoadStream函数的实现，以及如何适配工业相机。涉及到了摄像头流处理和第三方库的使用。

基于yolov5的谷物视频检测专栏链接：点我

前言

yolov5可以检测视频，实验室为该实验配备了一个工业相机，并想使用该相机进行实时检测，为了能使用该相机，今天去看了下yolov5的源代码。记录下自己的体会。

一、先从readme开始

detect.py runs inference on a variety of sources, downloading models automatically from the latest YOLOv5 release and saving results to runs/detect.

$ python detect.py --source 0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube video
                            'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

上面的语句是yolov5的readme文件的教程。