YOLOV5识别结果怎么只保存图片不保存视频

YOLOv5确实支持在视频上进行物体检测，但如果你想从视频流中只保存检测到目标的图片，而不保存整个视频，你需要对每帧单独处理。以下是一个基本步骤：

1. **导入所需的库**：

   import torch
   from PIL import Image
   import cv2
   from detectron2.modeling import build_model
   from detectron2.config import get_cfg

2. **加载YOLOv5模型**：

   device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', force_reload=True).to(device)

3. **读取视频帧并处理**：

   cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')  # 替换为你的视频文件名
   frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
   
   for i in range(frame_count):
       ret, frame = cap.read()
       if not ret:
           break

       # 将BGR转换为RGB
       frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

       # 检测物体并保存图片
       result = model(frame)
       output = result.pandas().xyxy[0]  # 取第一个框
       save_img_path = f"frame_{i:06d}.jpg"
       cv2.imwrite(save_img_path, frame[output["bbox"].astype(int)])

   cap.release()

这个脚本会在每个视频帧检测到目标后保存一张图片，图片命名规则是`frame_000001.jpg`, `frame_000002.jpg`等。