yolov5测试图片
时间: 2023-08-01 09:11:03 浏览: 63
您可以使用以下代码来测试图片:
```python
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。
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