用yolov5 写一个FPS识辨程序
时间: 2023-11-26 15:05:24 浏览: 77
首先,需要安装yolov5,并下载预训练的权重文件。然后,可以使用Python编写代码来实现FPS识别程序。以下是一个示例代码:
``` python
import cv2
import time
from yolov5.detect import detect
# 加载视频
cap = cv2.VideoCapture('test.mp4')
# FPS计数器
frame_count = 0
start_time = time.time()
# 循环读取视频帧
while True:
ret, frame = cap.read()
# 判断视频是否已经结束
if not ret:
break
# 进行FPS识别
result = detect(frame)
# 将结果绘制在视频帧上
for r in result:
x1, y1, x2, y2, cls, conf = r
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{cls} {conf:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# 显示视频帧
cv2.imshow('frame', frame)
# 更新FPS计数器
frame_count += 1
if time.time() - start_time >= 1:
fps = frame_count / (time.time() - start_time)
print(f'FPS: {fps:.2f}')
frame_count = 0
start_time = time.time()
# 按下q键退出程序
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们使用了yolov5的detect函数来进行物体识别,并将识别结果绘制在视频帧上。同时,我们使用了计数器来计算每秒的帧数,并将其输出到控制台。最后,我们使用了cv2.waitKey(1)函数来等待用户按下q键退出程序。
请注意,上面的代码仅供参考,实际使用时需要根据具体需求进行修改。