opencv的dnn模块做yolov5目标检测

时间: 2023-08-30 09:01:31 浏览: 122
OpenCV的dnn(深度神经网络)模块可以使用YoloV5算法进行目标检测。YoloV5是一种基于单阶段检测器的目标检测算法,具有高度精确和实时性的特点。 首先,我们需要下载YoloV5的预训练权重文件,它们包含了训练好的模型参数。然后,我们可以使用OpenCV的dnn模块加载这些权重文件,并构建一个网络模型。 在加载权重文件后,我们需要提供一个输入图像来进行目标检测。我们可以使用OpenCV中的imread函数从磁盘上读取图像,并将其作为输入传递给YoloV5网络模型。 接下来,我们可以调用网络模型的前向传播函数,以获取目标检测的结果。YoloV5将返回一个包含检测到的目标框和相应类别及置信度的列表。 最后,我们可以根据返回的检测结果在图像上绘制边界框和类别标签,以可视化检测结果。可以使用OpenCV的drawBoundingBox和putText函数实现。 需要注意的是,为了获得更好的检测精度,可以使用不同大小的输入图像进行多尺度检测,或者通过调整阈值和置信度来过滤结果。 综上所述,OpenCV的dnn模块可以轻松实现YoloV5目标检测,只需加载预训练权重、进行前向传播和可视化检测结果。通过这种方法,我们可以在图像中高效准确地检测目标。
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OpenCV yolov5目标检测 返回X Y

使用OpenCV yolov5目标检测后,可以获取到检测到的目标的bounding box位置信息,其中包括左上角点的X坐标和Y坐标以及bounding box的宽度和高度。 具体来说,可以使用以下代码获取bounding box的信息: ``` import cv2 import numpy as np # 加载模型 net = cv2.dnn.readNet("yolov5.weights", "yolov5.cfg") # 加载类别标签 classes = [] with open("coco.names", "r") as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()] # 加载图像 img = cv2.imread("test.jpg") # 获取输入图像的尺寸 height, width = img.shape[:2] # 构建一个blob对象 blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False) # 将blob对象设置为输入 net.setInput(blob) # 进行目标检测 layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] outputs = net.forward(output_layers) # 处理每个输出层 for output in outputs: # 处理每个检测 for detection in output: # 获取类别概率 scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] # 过滤掉低置信度检测结果 if confidence > 0.5: # 获取bounding box的位置信息 center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) # 计算bounding box的左上角点的坐标 x = int(center_x - w / 2) y = int(center_y - h / 2) # 绘制bounding box cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(img, classes[class_id], (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 在这个示例代码中,我们使用OpenCV的dnn模块加载了一个yolov5的模型,并利用该模型完成了目标检测。我们首先将输入图像转换为blob对象,并将该对象设置为网络的输入。然后,我们从输出层获取了检测结果,并对每个检测进行处理,得到bounding box的位置信息。最后,我们将bounding box绘制在原始图像上,并显示结果。

opencv调用yolov5目标识别

### 回答1: 要使用OpenCV调用Yolov5目标识别,需要先安装OpenCV和Yolov5。然后,可以使用OpenCV的cv::dnn模块来加载Yolov5模型,并使用它来检测图像中的目标。具体步骤如下: 1. 安装OpenCV和Yolov5。 2. 下载Yolov5预训练模型权重文件和配置文件。 3. 使用OpenCV的cv::dnn模块加载Yolov5模型。可以使用以下代码: cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov5.cfg", "yolov5.weights"); 4. 加载图像并将其转换为OpenCV的Mat格式。 5. 将Mat格式的图像传递给Yolov5模型进行目标检测。可以使用以下代码: cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255., cv::Size(416, 416), cv::Scalar(, , ), true, false); net.setInput(inputBlob); cv::Mat detectionMat = net.forward(); 6. 解析检测结果并在图像上绘制检测框。可以使用以下代码: float* data = (float*)detectionMat.data; for (int i = ; i < detectionMat.rows; i++, data += detectionMat.cols) { cv::Mat scores = detectionMat.row(i).colRange(5, detectionMat.cols); cv::Point classIdPoint; double confidence; cv::minMaxLoc(scores, , &confidence, , &classIdPoint); if (confidence > confidenceThreshold) { int centerX = (int)(data[] * image.cols); int centerY = (int)(data[1] * image.rows); int width = (int)(data[2] * image.cols); int height = (int)(data[3] * image.rows); int left = centerX - width / 2; int top = centerY - height / 2; cv::rectangle(image, cv::Rect(left, top, width, height), cv::Scalar(, 255, ), 2); } } 7. 显示图像并等待用户按下任意键退出。可以使用以下代码: cv::imshow("Yolov5 Object Detection", image); cv::waitKey(); 以上就是使用OpenCV调用Yolov5目标识别的基本步骤。需要注意的是,Yolov5模型的输入图像大小为416x416,因此需要将输入图像缩放到该大小。另外,需要设置置信度阈值来过滤低置信度的检测结果。 ### 回答2: Opencv是一个流行的计算机视觉库,它可以用来实现各种图像处理和计算机视觉应用,比如目标识别、物体跟踪、人脸识别等。而Yolov5则是一种基于深度学习的目标检测算法,它可以用来识别图像中的各种物体,并将它们标注出来。下面我们来介绍一下如何使用Opencv调用Yolov5进行目标识别。 首先,我们需要安装Yolov5和Opencv的相关库文件。Yolov5可以直接通过Github的仓库获取,而Opencv可以通过pip命令进行安装,安装完成后我们需要在Python中导入这些库文件。 ``` python import cv2 from matplotlib import pyplot as plt from numpy import random import torch import torch.backends.cudnn as cudnn #导入Yolov5模型的‘detect'函数 from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression from yolov5.utils.datasets import letterbox from yolov5.utils.plots import plot_one_box ``` 接下来,我们需要加载训练好的Yolov5模型,以及设置一些模型参数。 ``` python # 指定设备 device = 'cpu' # 这里如果有GPU可用,建议使用GPU,否则多张图片进行推断速度会很慢 weights_path = "C:/Users/*****/yolov5/weights/yolov5m.pt" # 训练好的模型权重地址 img_size = 640 # 输入图片的大小 conf_thres = 0.5 # 目标置信度阈值 iou_thres = 0.4 # NMS的IOU阈值 augment = False # 图像增强 view_img = False # 视觉化推断的结果 save_txt = False # 是否保存结果的txt文件 save_conf = False # 是否输出每个目标的置信度 ``` 然后,我们需要加载输入图片,并将其转换为Yolov5模型所需的格式。 ``` python # 使用Opencv加载图片 img_path = "C:/Users/*****/yolov5/data/images/test.jpg" img = cv2.imread(img_path) # 将图像转换为RGB格式 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 对图像进行缩放和填充,使其符合Yolov5模型输入要求 img = letterbox(img, img_size, 32)[0] # 将图像转换为Tensor格式,并添加一个批次维度 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.unsqueeze(0).float() ``` 接下来,我们可以使用Yolov5模型的“detect”函数进行目标识别了,这个函数会返回检测到的目标信息。 ``` python # 加载Yolov5模型 model = attempt_load(weights_path, map_location=device) # 模型加载 # 将模型设置为推断模式 model.eval() # 设置GPU加速 if device == 'cuda': cudnn.benchmark = True model.cuda() with torch.no_grad(): # 将图像传入模型 detections = model(img) # 对模型的输出进行NMS处理 detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres) ``` 最后,我们可以将检测到的目标信息绘制到输入图片上,以便可视化识别结果。 ``` python # 将检测结果可视化 if detections is not None: for detection in detections: if save_txt: # 将目标框的信息保存到txt文件中 with open(txt_path + 'det.txt', mode='a') as file: file.write( '%g %g %g %g %g %g\n' % ( detection[0], detection[1], detection[2], detection[3], detection[4], detection[5])) # 按类别绘制目标框和置信度 colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(detection))] for i, det in enumerate(detection): # detections per image plot_one_box( det[:4], img, label='%.2f' % det[4], color=colors[i], line_thickness=3) if view_img: # 将结果显示在窗口中 plt.imshow(img) plt.show() ``` 综上所述,通过以上步骤,我们可以使用Opencv调用Yolov5进行目标识别,实现对图像中物体的检测和识别。同时,由于Yolov5模型具有较高的检测精度和速度,因此在实际应用中也有着广泛的应用前景。 ### 回答3: OpenCV是一种开源的计算机视觉库,支持图像和视频的处理、深度学习、目标识别、跟踪等功能,而yolov5则是一种高效的目标检测模型,由ultralytics公司研发,目前已成为业界广泛使用的目标识别工具之一。在使用OpenCV进行目标识别时,可以结合yolov5进行更准确、高效的检测。 接下来介绍如何使用OpenCV调用yolov5进行目标识别。 1. 安装OpenCV和yolov5 首先,需要安装OpenCV和yolov5。可以使用pip命令快速安装,也可以从源码进行编译安装。在安装OpenCV时需要注意,需要安装OpenCV的深度学习模块,以便于后续调用yolov5。 2. 定义yolov5模型 在进行目标识别前,需要定义yolov5模型。可以使用官方提供的预训练模型,也可以根据自己的数据进行训练得到模型。在使用模型前,需要将模型加载到内存中,并定义好输入和输出层。 3. 调用OpenCV进行目标识别 接下来,可以调用OpenCV对图像进行目标识别。首先需要读取图像,然后将图像进行预处理,包括缩放、裁剪、归一化等操作,以便于输入到yolov5模型进行检测。检测完成后,可以得到检测结果,包括目标类别、位置、置信度等信息,可以根据需求进行后续处理,比如绘制检测框、标注类别等。 以上就是使用OpenCV调用yolov5进行目标识别的基本流程。需要注意的是,yolov5是一种较为复杂的模型,运行时需要较大的计算资源,建议在较为高配置的机器上进行模型的训练和调用。同时,在使用yolov5时也需要注意模型参数的选择和调整,以便于得到更准确、高效的检测结果。

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