Yolov5 deepsort opencv如何进行道路车辆行人检测追踪

时间: 2023-07-04 21:12:36 浏览: 102
要使用Yolov5 deepsort和OpenCV进行道路车辆行人检测追踪,您需要执行以下步骤: 1. 安装Yolov5 deepsort和OpenCV 您需要安装Yolov5 deepsort和OpenCV的Python库。您可以使用pip命令来安装它们: ``` pip install yolov5 pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python ``` 2. 下载预训练模型 您需要下载预训练的Yolov5 deepsort模型。您可以从GitHub上的yolov5 deepsort项目中找到它们。您需要下载yolov5s.pt和deepsort.pt文件。 3. 加载模型 您需要使用PyTorch和Yolov5库加载预训练模型。您可以使用以下代码加载它们: ``` import torch from models.experimental import attempt_load from deep_sort import DeepSort # 加载Yolov5模型 model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) # 加载DeepSort模型 deepsort = DeepSort('deepsort.pt') ``` 4. 执行目标检测和跟踪 您可以使用OpenCV库读取视频流或图像,并使用Yolov5 deepsort模型进行目标检测和跟踪。以下是一些示例代码: ``` import cv2 from deep_sort import nn_matching from deep_sort.detection import Detection from deep_sort.tracker import Tracker from utils.draw import draw_boxes # 初始化跟踪器 max_cosine_distance = 0.5 nn_budget = None metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget) tracker = Tracker(metric) # 打开视频流 video_capture = cv2.VideoCapture('video.mp4') while True: # 读取视频帧 ret, frame = video_capture.read() if ret: # 使用Yolov5模型进行目标检测 results = model(frame) # 将检测结果转换为DeepSort的Detection对象 detections = [] for x1, y1, x2, y2, conf, cls_conf, cls_pred in results.xyxy[0]: bbox = (x1, y1, x2 - x1, y2 - y1) detections.append(Detection(bbox, conf, cls_pred)) # 使用DeepSort模型进行目标跟踪 tracker.predict() tracker.update(detections) # 在画面上绘制跟踪结果 draw_boxes(frame, tracker.tracks) # 显示画面 cv2.imshow('Video', frame) # 如果按下q键,则退出循环 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 清理 video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这些步骤将帮助您使用Yolov5 deepsort和OpenCV进行道路车辆行人检测追踪。

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