c++使用yolov5

在C语言中使用YOLOv5需要进行以下步骤：

1. 配置环境：确保你的开发环境中安装了QT5、Python3.8、Opencv3.414以及YOLOv5源码的虚拟环境。这些都是运行和调用YOLOv5所需要的基本环境。

2. 调用Python步骤：在C语言中调用Python模型需要使用相关的库和接口来实现。你可以使用C语言的外部调用函数，例如`system()`函数来执行Python脚本。你需要编写一个C语言的函数，来调用Python脚本并传入需要检测的图片。

3. 读取图片并传入模型：在C语言中，你可以使用OpenCV库来读取图片。将读取到的图片传入YOLOv5模型进行检测。可以使用OpenCV提供的函数来进行图像的预处理和后处理。

4. 返回检测结果：将模型返回的类名、坐标、置信度等信息传递回C语言。你可以使用结构体或其他数据结构来保存检测结果，并在C语言中进行后续处理或展示。

总之，在C语言中使用YOLOv5需要借助一些外部库和接口，以及对Python脚本和模型的调用。你可以根据以上步骤来实现在C语言中使用YOLOv5进行视频检测的功能。希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [c++入门学习——使用C++做一个yolov5视频检测](https://blog.csdn.net/yuanzhoulvpi/article/details/123617518)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[深度学习]C++调用Python-YOLO模型进行目标检测](https://blog.csdn.net/Chris_Liu_/article/details/119739884)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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