用python写一个调用yolov5的pt模型，实时检测屏幕，并且输出坐标的骄脚本

好的，以下是一个使用Python调用yolov5的pt模型，实时检测屏幕并输出坐标的代码：

import cv2
import numpy as np
import torch
import time

# 加载yolov5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/pt/model.pt')

# 设置屏幕捕捉的区域
screen_area = (0, 0, 1920, 1080)

# 开启屏幕捕捉
screen = np.array(ImageGrab.grab(bbox=screen_area))

# 持续检测屏幕
while True:
    # 开始计时
    start_time = time.time()
    
    # 捕捉屏幕
    screen = np.array(ImageGrab.grab(bbox=screen_area))
    
    # 将屏幕转换为RGB格式
    screen = cv2.cvtColor(screen, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 使用yolov5模型检测屏幕中的物体
    results = model(screen)

    # 获取检测结果中的坐标
    coordinates = results.xyxy[0][:, :4]

    # 输出坐标
    print(coordinates)

    # 计算检测时间并输出
    end_time = time.time()
    print("Time: ", end_time - start_time)

    # 在屏幕上显示检测结果
    cv2.imshow("Screen", screen)
    
    # 等待按下ESC键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放资源
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这个代码使用了`cv2`和`PIL`库来捕捉和显示屏幕，所以需要先安装这两个库。可以使用以下命令来安装：

pip install opencv-python
pip install Pillow

此外，还需要将`path/to/pt/model.pt`替换为你自己训练的yolov5模型的路径。

希望这个代码可以帮到你！