yolov5 转onnx后用dnn调用

您好！对于将 YOLOv5 转换为 ONNX 格式并使用 DNN 调用的问题，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，您需要将 YOLOv5 模型转换为 ONNX 格式。您可以使用官方提供的 `export.py` 脚本来执行此操作。确保您已经安装了 PyTorch 和其他所需的依赖项。

   $ python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

上述命令中的 `--weights` 参数指定了您的 YOLOv5 权重文件的路径，`--img` 参数指定了输入图像的大小，`--batch` 参数指定了批处理大小。您可以根据需要进行调整。

2. 执行上述命令后，将生成一个 `yolov5s.onnx` 文件，这是转换后的 ONNX 模型。

3. 接下来，您可以使用 OpenCV 的 DNN 模块来加载并使用 ONNX 模型。请确保您已经安装了 OpenCV 的正确版本。

   import cv2

   # 加载模型
   net = cv2.dnn.readNetFromONNX('yolov5s.onnx')

   # 加载图像
   image = cv2.imread('image.jpg')

   # 构建输入 blob
   blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1/255, size=(640, 640), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)

   # 设置输入 blob
   net.setInput(blob)

   # 前向推理
   outputs = net.forward()

   # 处理输出
   # ...

在上述代码中，您需要将 `'yolov5s.onnx'` 替换为您转换后的 ONNX 模型的路径，并将 `'image.jpg'` 替换为您要进行目标检测的图像。

4. 最后，您可以处理模型的输出以获取检测到的目标信息。具体的处理方式取决于您的应用场景和需求。

请注意，上述步骤仅适用于 YOLOv5，如果您使用的是其他版本的 YOLO，请参考相应版本的文档和代码示例。希望以上信息能对您有所帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。