YOLOv5代码实现例子

YOLOv5是一种目标检测算法，其代码实现可以在GitHub上找到。以下是一个使用YOLOv5进行目标检测的示例代码：

import cv2
import torch
from models import YOLOv5

# 加载预训练模型
model = YOLOv5('yolov5s.pt')

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 进行目标检测
outputs = model(img)

# 处理输出结果
for output in outputs:
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = output
    cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    cv2.putText(img, f'{cls} {conf:.2f}', (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：这只是一个简单的示例，在实际应用中可能需要进行更多的处理。

相关问题

yolov5 正负样本代码

由于 YOLOv5 是基于 PyTorch 实现的，因此正负样本的代码与 PyTorch 相关。下面是一个简单的例子，用于生成正负样本列表。

import os

# 设置数据集路径
data_dir = '/path/to/dataset'
# 设置正负样本列表保存路径
pos_list_file = 'pos_list.txt'
neg_list_file = 'neg_list.txt'

# 遍历数据集目录，生成正负样本列表
pos_list = []
neg_list = []
for root, dirs, files in os.walk(data_dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg'):
            # 判断是否为正样本
            if 'positive' in root:
                pos_list.append(os.path.join(root, file) + '\n')
            # 判断是否为负样本
            elif 'negative' in root:
                neg_list.append(os.path.join(root, file) + '\n')

# 保存正负样本列表
with open(pos_list_file, 'w') as f:
    f.writelines(pos_list)
with open(neg_list_file, 'w') as f:
    f.writelines(neg_list)

以上代码遍历指定的数据集目录，根据文件夹名称判断样本是否为正样本或负样本，并将文件路径写入对应的正负样本列表文件中。这样生成的正负样本列表可以作为训练时的输入。

yolov8 python代码

yolov8的Python代码可以通过以下几个步骤来实现。首先，需要导入ultralytics库中的YOLO模块。可以使用以下代码导入YOLO模块：

from ultralytics import YOLO

然后，可以通过以下两种方法之一来初始化YOLO模型。第一种方法是加载预训练的权重文件（.pt文件）：

model = YOLO("xxxx.pt")

第二种方法是使用训练配置文件（.yaml文件）进行模型训练：

model = YOLO("yolov8x.yaml")

接下来，可以使用`model.predict()`方法对图像进行预测并保存结果。可以传入单个图像路径或图像文件夹路径作为参数。以下是一个例子：

image = "xxx.jpg" # 单个图像路径
model.predict(image, save=True) # 返回图像的预测结果，并保存

如果要使用训练模型，可以使用`model.train()`方法。需要提供数据集路径（.yaml文件）、训练轮数和批次大小作为参数。以下是一个例子：

model.train(data="数据集路径.yaml", epochs=200, batch=16)

此外，yolov8的代码还可以进行扩展。可以根据需要进行参数化编程和更改参数，代码编程思路清晰，注释明细。这对于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和期末考试非常适用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Yolov8--python运行](https://blog.csdn.net/weixin_58465955/article/details/130272069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [yolov8目标检测源码+运行调试（完整源码+数据）.rar](https://download.csdn.net/download/m0_62143653/87774640)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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