conda和yolov5数字识别代码

下面是一个使用conda环境和yolov5进行数字识别的示例代码：

import cv2
import torch
import numpy as np

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为pytorch格式
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = torch.from_numpy(img / 255.0).permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0)

# 运行模型
results = model(img)

# 处理结果
results.print()
results.xyxy[0]

# 在图像上绘制结果
for box in results.xyxy[0]:
    x1, y1, x2, y2 = box.numpy().astype(int)
    img = cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)

cv2.imshow('result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这段代码仅仅是一个示例，实际上要进行数字识别需要对代码进行一定的修改，以便模型能够识别数字。同时，在运行代码前需要先按照上面的步骤安装好conda环境和yolov5。