我有yolov5s.pt和yolov5s.yaml文件，请用python写一段程序，读取tello无人机的视频流进行目标检测并且显示

好的，这里是一段Python代码，可以实现您的需求：

import cv2
import numpy as np
import torch

# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 打开Tello无人机的视频流
cap = cv2.VideoCapture('udp://@0.0.0.0:11111')

while True:
    # 读取视频流中的一帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 将帧转换为RGB格式
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 进行目标检测
        results = model(frame)

        # 获取检测结果
        boxes = results.xyxy[0].numpy()
        confs = results.xyxyn[0][:, 4].numpy()
        labels = results.xyxyn[0][:, 5].numpy()

        # 在图像上绘制检测框
        for i in range(len(boxes)):
            if confs[i] > 0.5:
                x1, y1, x2, y2 = boxes[i]
                label = int(labels[i])
                color = (0, 255, 0)
                cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2)
                cv2.putText(frame, str(label), (int(x1), int(y1 - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2)

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了`torch.hub`库加载了YOLOv5模型，通过`cv2.VideoCapture()`打开了Tello无人机的视频流，然后对每一帧图像进行目标检测，最后在图像上绘制了检测结果，并且通过`cv2.imshow()`显示出来。您可以将`udp://@0.0.0.0:11111`替换为您实际使用的Tello无人机的视频流地址。