yolov5 opencv onnx

yolov5是一个目标检测算法，可以用于检测图像中的目标物体。OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。ONNXRuntime是一个深度学习推理引擎，用于在不同硬件平台上运行训练好的模型。

基于你提供的引用内容，我了解到你在GitHub上发布了一套旋转目标检测的demo程序，使用了yolov5、OpenCV和ONNXRuntime。这套程序提供了C和Python两个版本的实现，输出矩形框的中心点坐标、高宽和倾斜角。你可以在该程序的GitHub地址中找到更多详细信息和源码。

你还提到参考了网络上的一些大佬的文章，避免了一些坑。这些文章可能提供了一些关于yolov5、OpenCV和ONNX的实践经验和技巧。

除此之外，还有一篇手把手教你使用OpenCV和ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测的文章，其中介绍了学习旋转角度和不规则四边形目标检测的方法。

总结起来，yolov5、OpenCV和ONNXRuntime是三个在目标检测领域常用的工具和技术，你在GitHub上发布了一套使用这些工具实现旋转目标检测的demo程序。你可以通过参考网络上的文章和教程来获取更多关于yolov5、OpenCV和ONNX的知识和经验。

相关问题

Yolov5转onnx 的要求

在将 YOLOv5 转换成 ONNX 格式之前，您需要满足以下要求：

1. 安装 PyTorch 和 ONNX 的 Python 包。

2. 下载 YOLOv5 模型权重文件和模型定义文件。

3. 安装 OpenCV 用于图像处理。

4. 准备输入图像，确保大小和颜色空间与模型定义文件中一致。

5. 确保您的计算机系统具有足够的内存和计算资源来完成模型转换过程。

6. 确保您的输入图像没有缺失或损坏的部分，以确保模型能够准确地识别目标。

7. 可选的，您可以使用ONNX Runtime 来运行和测试转换后的模型。

希望这些信息能够帮助您成功地将 YOLOv5 转换成 ONNX 格式！

yolov5s.onnx下载

### 回答1：
要下载yolov5s.onnx，首先需要访问yolov5仓库的GitHub页面。在GitHub页面上，找到yolov5s.onnx文件所在的位置。点击下载按钮，将文件保存到本地设备上的指定位置。

yolov5s是一个目标检测模型，而.onnx是一种开放的深度学习模型格式。这个模型经过训练，可以用于检测图片或视频中的各种物体。yolov5s.onnx是yolov5模型的一个特定版本，它的规模和准确性适中，适用于大多数普通应用场景。

下载yolov5s.onnx后，我们可以将其用于各种计算机视觉项目中。首先需要加载模型到相应的深度学习框架中，如PyTorch、TensorFlow等。然后，通过调用模型函数，输入图片或视频进行目标检测。模型将返回检测到的物体的边界框位置、类别和置信度等信息，帮助我们了解图像中包含的物体。

通过yolov5s.onnx，我们可以实现对不同场景中的物体进行快速、准确的检测。无论是用于智能安防、自动驾驶、工业质检等领域，还是用于智能手机、智能摄像头等消费电子产品中，yolov5s.onnx都能提供强大的目标检测能力。因此，下载yolov5s.onnx是一个重要的第一步，让我们能够利用该模型来实现各种实际应用。

### 回答2：
要下载yolov5s.onnx，首先需要打开一个可靠的网络浏览器，如Google Chrome或Microsoft Edge等。接下来，在浏览器的地址栏中输入“yolov5s.onnx下载”，然后按下回车键进行搜索。搜索结果页面会显示相关的下载链接和网站。

我们需要找到一个安全可信赖的网站来下载yolov5s.onnx。在搜索结果中，我们应该寻找来自官方或权威来源的下载链接，比如Github或官方网站。点击这些链接会将我们带到相应的下载页面。

一旦我们进入下载页面，我们应该仔细查看页面上的说明和用户评价，以确保这个文件是我们需要的。我们还应该关注文件的大小和版本信息，以确保它是最新的或与我们的需求相匹配。

如果我们对该文件的来源和内容感到满意，我们可以点击下载按钮或链接来获取yolov5s.onnx文件。根据我们的网络速度和文件大小，下载可能需要一段时间。

下载完成后，我们应该确保文件完整且没有被篡改。我们可以使用相关的文件校验工具或检查文件的MD5或SHA散列值。如果文件通过校验，我们可以放心地使用yolov5s.onnx进行后续的任务，如图像检测或物体识别。

### 回答3：
要下载YOLOv5s.onnx模型，可以采取以下步骤：

1. 打开YOLOv5官方的GitHub页面，网址为https://github.com/ultralytics/yolov5。

2. 在该页面上，可以找到"Releases"选项卡，点击进入。

3. 在"Releases"页面中，您可以找到不同版本的YOLOv5模型。选择适合您的需求的版本。

4. 找到所选版本的下载链接，通常是直接点击链接或右键点击并选择"Save link as"（另存为）。

5. 确保您拥有足够的存储空间来保存模型。YOLOv5s.onnx模型的大小可能会有所不同，但通常在几十MB到几百MB之间。

6. 选择保存模型的位置，并将其保存为YOLOv5s.onnx或其他您喜欢的名称。

7. 下载完成后，您可以使用相应的工具或库（如OpenCV、PyTorch等）加载和使用YOLOv5s.onnx模型进行对象检测任务。

请注意，由于YOLOv5是一个开源项目，如果您在GitHub页面上找不到您需要的版本或文件，请仔细查看该项目的文档或相关讨论，以获取更多信息或寻求帮助。