yolov3调用外接usb摄像头

根据引用\[1\]中提到的内容，你可以通过修改detect函数的参数来调用外接的USB摄像头。在yolov5 5.0版本中，你需要将参数"default"改为"0"来使用摄像头。在笔记本电脑上，默认情况下会使用内置摄像头，即使连接了USB摄像头，也只会使用内置摄像头的图像。如果你想使用USB摄像头，你需要在设备管理器中禁用内置摄像头并启用USB摄像头。这样就可以调用USB摄像头了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5傻瓜式调用usb摄像头](https://blog.csdn.net/qq_46493769/article/details/129995678)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

yolov5调用外接usb摄像头

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，要在yolov5中调用外接USB摄像头，需要进行以下步骤：

1. 确保你的笔记本已经连接了USB摄像头，并且内置摄像头已被禁用。你可以在设备管理器中右键点击内置摄像头并选择禁用，确保USB摄像头被启用。

2. 在yolov5的代码中，找到detect.py文件。在该文件中，你需要修改一些参数。

3. 首先，将默认的摄像头设置从"default"改为"0"，这将指示程序使用USB摄像头。这个修改可以在detect.py文件中找到。

4. 接下来，根据引用\[2\]中的内容，你可以使用指令"nvgstcapture-1.0 --camsrc=0 --cap-dev-node=0"来测试USB摄像头是否正常工作。这个指令将使用gstreamer应用程序通过nvidiaapi访问相机功能。

5. 最后，运行detect.py文件，即可调用USB摄像头进行目标检测。

需要注意的是，以上步骤是基于yolov5 v5.0版本的，如果你使用的是其他版本，可能会有一些差异。请根据你使用的具体版本进行相应的修改。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5傻瓜式调用usb摄像头](https://blog.csdn.net/qq_46493769/article/details/129995678)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5实时检测调用usb摄像头 [ jetson nano -Ubuntu18.4 - Astra pro相机 ]](https://blog.csdn.net/ZHUO__zhuo/article/details/130340130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【YOLOv5】调用本地摄像头](https://blog.csdn.net/Tshaxz/article/details/121735482)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov5调用外接摄像头

### 如何在YOLOv5中使用外部USB摄像头进行实时目标检测

#### 修改配置文件以支持USB摄像头输入
为了使YOLOv5能够识别并使用外部USB摄像头，在`detect.py`脚本中的参数设置部分需做相应调整。具体来说，将源路径(`source`)选项由默认值更改为表示第一个可用视频捕获设备索引的字符串'0'[^1]。然而需要注意的是，这里的索引并不总是代表物理连接顺序；有时可能需要试验不同的数值来找到正确的摄像头条目[^2]。

对于想要指定某个特定外接USB摄像头的情况，如果发现系统仍然优先选择了内建 webcam，则应先通过设备管理器确认所有已安装成像装置的状态，并考虑暂时停用不需要使用的内置单元以便让程序自动选取剩余的那个作为输入源。

#### 编写Python代码启动对象探测流程并与选定硬件交互
下面给出了一段示范性的 Python 脚本片段用于执行上述操作：

import torch
from pathlib import Path
import cv2

def main():
    weights = 'yolov5s.pt'
    imgsz = 640
    
    # 初始化模型
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights)

    source = "1"  # 假设外部USB摄像头为第二个设备, 可能需要更改此值以匹配实际环境
    cap = cv2.VideoCapture(int(source))

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        
        if not ret:
            break
        
        results = model(frame)
        result_frame = results.render()[0]

        cv2.imshow('YOLO v5 Detection', result_frame)

        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == ord("q"):
            break
            
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了加载预训练权重、初始化YOLOv5实例化对象、打开指定ID号的视频流（此处假设为1），接着在一个无限循环里持续读取每一帧画面送入网络预测，最后显示带有边界框标记的结果图像直至按下键盘上的Q键退出。