yolov5测试图片

您可以使用以下代码来测试图片：

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import letterbox

def test_yolov5(image_path):
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    # 加载模型
    model = attempt_load('yolov5s', map_location=device)
    model.to(device).eval()

    # 图片预处理
    img = Image.open(image_path)
    img = letterbox(img, new_shape=640)[0]
    img = transforms.ToTensor()(img)
    img = img.unsqueeze(0).to(device)

    # 进行目标检测
    with torch.no_grad():
        results = model(img)

    # 处理检测结果
    # ...

    return results

image_path = 'path_to_your_image.jpg'
results = test_yolov5(image_path)

请将 `image_path` 替换为您要测试的图片路径。根据您的需要，您可能还需要进行一些后处理来解析和可视化检测结果。