yolov5颜色代码
时间: 2024-04-30 17:16:41 浏览: 22
YOLOv5是一种常用的目标检测算法,其颜色代码是用于在检测结果图像中标记不同类别的物体框。通常情况下,每个类别都有一个特定的颜色来表示。下面是YOLOv5的颜色代码:
- 红色:人
- 绿色:自行车
- 蓝色:汽车
- 紫色:摩托车
- 黄色:飞机
- 橙色:公交车
- 浅蓝色:火车
- 粉色:卡车
- 深绿色:船
- 棕色:交通灯
- 灰色:消防栓
- 深蓝色:停止标志
- 紫红色:停车场标志
- 橙黄色:长凳
- 白色:鸟
如果有其他类别需要标记,也可以自定义颜色代码来表示。
相关问题
yolov5颜色识别的代码
以下是使用 YOLOv5 进行颜色识别的 Python 代码示例:
```python
import torch
import cv2
import numpy as np
from pathlib import Path
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
# 加载模型
weights = 'yolov5s.pt'
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
stride = int(model.stride.max())
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names
# 颜色映射
colors = [
[255, 0, 0], # 红色
[0, 255, 0], # 绿色
[0, 0, 255], # 蓝色
[255, 255, 0], # 青色
[255, 0, 255], # 紫色
[0, 255, 255] # 黄色
]
# 预处理图像
def preprocess(img, size):
img = letterbox(img, new_shape=size)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)
img = np.ascontiguousarray(img)
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img /= 255.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
return img
# 检测颜色
def detect_color(img, conf_threshold=0.5, iou_threshold=0.4):
img_size = img.shape[:2]
img_preprocessed = preprocess(img, size=model.img_size)
detections = model(img_preprocessed)[0]
detections = non_max_suppression(detections, conf_threshold, iou_threshold, classes=None, agnostic=True)
color_labels = []
for detection in detections:
if detection is not None and len(detection):
detection = scale_coords(img_size, detection[:, :4], img_preprocessed.shape[2:]).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(detection):
color_label = names[int(cls)]
color_labels.append(color_label)
return color_labels
# 加载图像
img_path = 'example.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
# 检测颜色
color_labels = detect_color(img)
# 绘制检测结果
for i, color_label in enumerate(color_labels):
xy = (10, 30 * i + 30)
color = colors[i % len(colors)]
cv2.putText(img, color_label, xy, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, color, 2)
cv2.rectangle(img, (10, 30 * i + 10), (200, 30 * i + 40), color, -1)
# 显示结果
cv2.imshow('Color Detection', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,此示例代码假定您已经安装了 YOLOv5,并且已经下载了预训练权重文件 `yolov5s.pt`。如果您还没有安装和下载,可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装 YOLOv5:`pip install yolov5`
2. 下载预训练权重文件 `yolov5s.pt`:`wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt`
yolov5代码模块
Yolov5 是一个目标检测算法,它是基于PyTorch实现的。Yolov5的代码模块包含了几个主要的文件和文件夹:
1. `models/` 文件夹:包含了 Yolov5 模型的定义文件 `yolo.py`。在这个文件中,定义了模型的网络结构、损失函数和一些辅助函数。
2. `datasets/` 文件夹:包含了数据集的处理相关代码,比如数据加载、数据增强等。这个文件夹中的 `coco.py` 和 `voc.py` 分别用于处理 COCO 数据集和 VOC 数据集。
3. `utils/` 文件夹:包含了一些辅助函数和工具类,如计算 mAP(mean Average Precision)指标的函数、颜色转换函数等。
4. `train.py` 文件:用于训练 Yolov5 模型的脚本,其中包含了训练的主要逻辑,包括数据加载、模型初始化、训练循环等。
5. `detect.py` 文件:用于使用训练好的模型进行目标检测的脚本,可以对图片或视频进行检测,并输出检测结果。
6. `hubconf.py` 文件:是一个用于模型导出和部署的文件,可以将训练好的模型导出为 TorchScript 或 ONNX 格式,以供其他环境使用。
这些是 Yolov5 的主要代码模块,通过使用这些模块,可以进行 Yolov5 的训练和推理。如果你想详细了解 Yolov5 的代码实现,可以参考其官方 GitHub 仓库:https://github.com/ultralytics/yolov5
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