yolov5多线程读取图像

YOLOv5的多线程读取图像可以通过使用Python的`multiprocessing`模块来实现。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np
import multiprocessing

def read_image(image_path):
    image = cv2.imread(image_path)
    # 在这里可以对图像进行预处理操作
    return image

def process_image(image_path):
    image = read_image(image_path)
    # 在这里可以对图像进行推理操作
    # ...

if __name__ == '__main__':
    image_paths = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']
    num_processes = multiprocessing.cpu_count()  # 获取CPU核心数

    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_processes)
    pool.map(process_image, image_paths)
    pool.close()
    pool.join()

在上面的代码中，`read_image`函数用于读取图像并进行预处理操作。`process_image`函数用于对图像进行推理操作。`image_paths`是一个包含图像路径的列表，你可以根据实际情况进行修改。`num_processes`获取了当前系统的CPU核心数，用于指定多线程的数量。

在`if __name__ == '__main__':`语句块中，创建了一个`multiprocessing.Pool`对象，并使用`pool.map`方法将`process_image`函数应用到每个图像路径上，实现了多线程读取和推理图像的操作。