人群识别 python使用yolov5编写代码,从200张图片中随机选出20张图片,识别出图片中的虚拟人物,统计虚拟人物的数量和其中红色系、蓝色系上衣的人物数量,在终端中以文字形式输出相应的数量。

可以按照以下步骤来实现：

1. 安装yolov5模型，可以使用pip install yolov5来安装。

2. 准备200张图片，放在一个文件夹中，比如名为"images"的文件夹。

3. 使用random库中的sample函数随机选出20张图片。代码示例如下：

   import os
   import random
   
   image_folder = "images"
   images = os.listdir(image_folder)
   selected_images = random.sample(images, 20)

4. 使用yolov5模型进行人群识别，统计虚拟人物的数量和其中红色系、蓝色系上衣的人物数量。代码示例如下：

   import torch
   import cv2
   
   # 加载yolov5模型
   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
   
   # 统计虚拟人物的数量和其中红色系、蓝色系上衣的人物数量
   num_virtual_persons = 0
   num_red_clothes = 0
   num_blue_clothes = 0
   for image_name in selected_images:
       image_path = os.path.join(image_folder, image_name)
       image = cv2.imread(image_path)
       results = model(image)
       for result in results.xyxy[0]:
           label = int(result[5])
           if label == 0:  # 如果是人
               if result[4] > 0.5:  # 如果置信度大于0.5
                   num_virtual_persons += 1
                   clothes_color = result[6]  # 第7个元素是衣服的颜色，红色为0，蓝色为1
                   if clothes_color == 0:
                       num_red_clothes += 1
                   elif clothes_color == 1:
                       num_blue_clothes += 1
   
   # 输出结果
   print("虚拟人物的数量：", num_virtual_persons)
   print("红色系上衣的人物数量：", num_red_clothes)
   print("蓝色系上衣的人物数量：", num_blue_clothes)

需要注意的是，在使用yolov5模型时，需要指定模型的路径。如果是使用ultralytics/yolov5库中的预训练模型，可以使用torch.hub.load函数来加载模型。如果是使用自己训练的模型，需要将训练好的模型保存成.pt文件，然后在加载模型时指定.pt文件的路径。