import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results

这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说，会使用 OpenCV 库读取图片，将其转换为 RGB 格式，然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式，并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后，使用非极大值抑制算法（NMS）筛选出检测出来的物体，并返回结果。其中，conf_thresh 和 iou_thresh 分别表示置信度和重叠阈值，可以通过调整这两个参数来控制检测结果的准确率和召回率。

相关问题

yolov5人脸识别代码

YOLOv5是一个用于目标检测的模型，它本身不提供人脸识别功能。然而，你可以使用YOLOv5来检测图像中的人脸，并将检测到的人脸传递给人脸识别模型进行进一步的处理。下面是一个示例代码，展示了如何使用YOLOv5和OpenCV进行人脸检测：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YOLOv5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

# 加载人脸识别模型（这里使用dlib作为示例）
face_detector = dlib.get_frontal_face_detector()

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 图像预处理
img = letterbox(image, new_shape=(640, 640))[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB
img = np.ascontiguousarray(img)

# 图像转换为Tensor
img_tensor = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).float()

# 模型推理
with torch.no_grad():
    detections = model(img_tensor)

# 非最大抑制
results = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)

# 人脸检测
for result in results:
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = result[0]
    
    # 提取人脸区域
    face_img = image[int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)]
    
    # 使用人脸识别模型进行识别
    face_encoding = face_recognition.face_encodings(face_img)[0]
    # ...

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据实际情况进行修改和适配。另外，人脸识别模型部分的代码需要根据你选择的具体人脸识别库（如dlib、OpenCV等）进行相应的调整。

yolov5实现单目测距的代码

使用YOLOv5实现单目测距可以分为以下几个步骤：

1. 对相机进行标定，获取相机的内参和外参矩阵。
2. 使用YOLOv5检测出场景中的物体，并获取其在图像中的尺寸。
3. 根据相机内参和外参矩阵，将物体在图像中的位置转换为相机坐标系下的坐标。
4. 根据物体在相机坐标系下的坐标和相机的位置，计算出物体到相机的距离。

下面是使用YOLOv5实现单目测距的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import torch
import time
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression
from utils.torch_utils import select_device

class YOLOv5Detector:
    def __init__(self, weights_path='yolov5s.pt', device='cpu'):
        self.device = select_device(device)
        self.model = attempt_load(weights_path, map_location=self.device)
        self.model.eval()

    def detect(self, img, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5):
        img = torch.from_numpy(img.transpose(2, 0, 1)).float().div(255.0).unsqueeze(0).to(self.device)
        pred = self.model(img)[0]
        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)

        res = []
        for det in pred:
            if det is not None and len(det):
                det[:, :4] = det[:, :4].clamp(0, img.shape[3])
                det[:, 5] *= det[:, 4]
                for box in det:
                    x1, y1, x2, y2, conf, cls = box.tolist()
                    res.append([x1, y1, x2, y2, conf, int(cls)])
        return res

def calc_distance(K, R, T, width, height, bbox):
    # 将bbox中心点的坐标由图像坐标系转换为相机坐标系
    x_center = (bbox[0] + bbox[2]) / 2.0
    y_center = (bbox[1] + bbox[3]) / 2.0
    p2d = np.array([[x_center, y_center]], dtype=np.float32)
    p3d = cv2.undistortPoints(p2d, K, np.array([0, 0, 0, 0]), R, K)
    # 计算物体到相机的距离
    z = T[0, 2] / (p3d[0, 0] - T[0, 0])
    return z

if __name__ == '__main__':
    # 加载YOLOv5模型
    detector = YOLOv5Detector(weights_path='yolov5s.pt', device='cpu')

    # 加载相机标定文件
    with np.load('calibration.npz') as calib:
        K, D, R, T = [calib[i] for i in ('K', 'D', 'R', 'T')]

    # 打开摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 检测物体并计算距离
        start_time = time.time()
        bbox_list = detector.detect(frame)
        for bbox in bbox_list:
            x1, y1, x2, y2, conf, cls = bbox
            width = x2 - x1
            height = y2 - y1
            distance = calc_distance(K, R, T, width, height, bbox)
            print('class: {}, distance: {:.2f}m'.format(cls, distance))
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, 'class: {}, distance: {:.2f}m'.format(cls, distance), (int(x1), int(y1) - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        end_time = time.time()
        fps = 1.0 / (end_time - start_time)
        cv2.putText(frame, 'FPS: {:.2f}'.format(fps), (20, 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这里的相机标定文件是使用OpenCV的calibrateCamera函数进行标定得到的。在实际应用中，需要根据实际情况进行标定并获取相机的内参和外参矩阵。