yolov5调用摄像头代码

以下是使用yolov5调用摄像头的代码：

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --save-txt --source='2'

其中，--weights参数指定了训练好的权重文件路径，--save-txt参数表示保存检测结果到txt文件中，--source参数指定了摄像头的序号，这里是外接摄像头的序号。

需要注意的是，这个序号是一个字符串，且代表的就是外接摄像头的序号。

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yolov5调用摄像头的代码

以下是使用yolov5调用摄像头的代码示例：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device

def yolov5_camera():
    # 加载模型
    weights = 'yolov5s.pt'  # 模型权重文件路径
    device = select_device('')  # 自动选择可用的设备
    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # 加载模型

    # 设置摄像头
    camera = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头，如果有多个摄像头可以选择其他索引

    while True:
        ret, frame = camera.read()  # 读取摄像头画面
        if not ret:
            break

        # 图像预处理
        img = torch.from_numpy(frame).to(device)
        img = img.float() / 255.0  # 归一化
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # 模型推理
        pred = model(img)[0]
        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)  # 非极大值抑制

        # 处理预测结果
        for det in pred:
            if det is not None and len(det):
                det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()

                # 绘制边界框和类别标签
                for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                    label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                    plot_one_box(xyxy, frame, label=label)

        # 显示结果
        cv2.imshow('Yolov5 Camera', frame)
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # 按下q键退出
            break

    # 释放摄像头和关闭窗口
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()

def plot_one_box(xyxy, img, color=(0, 255, 0), label=None, line_thickness=3):
    # 绘制边界框
    tl = line_thickness or round(0.002 * max(img.shape[0:2])) + 1  # 线条粗细
    c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))  # 边界框的两个对角点
    cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)

    # 绘制类别标签
    if label:
        tf = max(tl - 1, 1)  # 字体粗细
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]  # 字体大小
        c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3  # 标签位置
        cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # 标签背景
        cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)

# 调用摄像头函数
yolov5_camera()

请注意，上述代码中的`weights`变量需要指定为你所使用的yolov5模型的权重文件路径。此外，你还需要安装相应的依赖库，如`torch`、`cv2`等。

yolov5调用摄像头检测代码

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一个开源的深度学习物体检测模型，它通常用于实时视频或图片中的目标检测任务。在Python环境下，如果你想要使用YOLOv5通过摄像头进行实时检测，你可以使用`torch`, `openCV`等库配合YOLOv5的API。

以下是一个简单的例子，展示了如何使用YOLOv5的轻量级版本`yolov5s`在Python中通过摄像头进行实时检测：

import torch
from PIL import Image
from detectron2.engine.defaults import DefaultPredictor

# 加载预训练的YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头，如果需要指定其他设备，可以传入设备ID

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 读取一帧图像
    if not ret:
        break

    # 将BGR图像转为RGB并调整大小
    img = Image.fromarray(frame[:, :, ::-1])
    img = img.resize((640, 640), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    # 检测
    results = model(img)
    
    # 显示检测结果
    for box in results.pandas().xyxy[0]:
        x1, y1, x2, y2 = [int(i) for i in box]
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        
    cv2.imshow("YOLOv5 Detection", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF  # 等待按键，按q退出

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()