把这个例子切换回yolov5

在将上述基于YOLOv3的例子切换到Yolov5时，你需要对模型文件、配置文件以及一些函数进行调整。以下是使用Yolov5的基本步骤：

首先，你需要下载Yolov5的权重文件和配置文件。Yolov5的模型结构与YOLOv3有所不同，所以需要对应的`.weights`和`.cfg`文件。你可以从Yolov5的GitHub仓库（https://github.com/ultralytics/yolov5）下载。

接着，替换`yolov3.cfg`和`yolov3.weights`为`yolov5s.yaml`和`yolov5s.pt`（假设你在使用小版本的 yolov5s）：

model = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov5s.yaml", "yolov5s.pt")

Yolov5的输出格式也略有不同，所以解码函数`decode_predictions`需要适应Yolov5的输出。你可以参考Yolov5官方文档（https://ultralytics.yolov5.zhihu.io/docs）或者在网上找现成的Yolov5解码函数示例。

对于`decode_predictions`函数，可能看起来像这样（注意Yolov5的输出包含类别ID、置信度和边界框信息）：

def decode_yolov5(outputs, confidence_threshold=0.5):
    boxes = outputs.xyxy[...]
    scores = outputs.confidence
    classes = outputs.class_id

    mask = scores > confidence_threshold
    boxes = boxes[mask]
    scores = scores[mask]
    classes = classes[mask]

    return boxes, scores, classes

最后，调用`decode_yolov5`函数并在结果上进行标注：

labels, confidences, boxes = decode_yolov5(roi_outputs)
label_text = ', '.join([f"{class_names[int(l)]}: {c * 100:.2f}%" for l, c in zip(classes, confidences)])

记得替换`class_names`为Yolov5模型的类别名称列表。