FileNotFoundError: D:\demo\yolov5-master\yolov5-master\shiyong\images does not exist
时间: 2024-03-28 18:33:42 浏览: 22
FileNotFoundError是一个Python的异常类型,表示文件或目录不存在的错误。在你提供的路径中,D:\demo\yolov5-master\yolov5-master\shiyong\images指定的目录不存在。
可能的原因是:
1. 路径错误:请确保路径中的文件夹名称和层级结构是正确的。检查是否有拼写错误或者缺少了某些文件夹。
2. 文件或目录被移动或删除:如果该路径之前存在,但现在不存在了,可能是因为文件或目录被移动、删除或重命名了。
3. 权限问题:检查你是否有足够的权限来访问该路径下的文件或目录。
请仔细检查路径是否正确,并确保文件或目录存在。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
zai jetson nano shiyong tensorrt yolov7 模型实时摄像头
检测教程
1. 安装依赖库
我们需要在Jetson Nano上安装一些必要的依赖库,包括OpenCV、numpy和TensorRT。可以使用以下命令进行安装:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv python3-numpy
```
安装TensorRT的过程较为复杂,可以参考NVIDIA的官方文档进行安装:https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/install-guide/index.html
2. 下载模型
我们需要下载YoloV7模型并将其转换为TensorRT模型。模型可以从GitHub上的以下链接中下载:
https://github.com/WongKinYiu/yolov7
我们可以使用以下命令将模型转换为TensorRT模型:
```
python3 yolov7_to_onnx.py --model yolov7.pt --output yolov7.onnx --input-size 608 608
python3 onnx_to_tensorrt.py --model yolov7.onnx --output yolov7.engine --input-shape 3 3 608 608 --max-batch-size 1 --fp16
```
以上命令将模型从PyTorch模型转换为ONNX模型,然后将ONNX模型转换为TensorRT模型。在转换过程中,我们可以指定输入图像的大小、最大批量大小和精度等参数。
3. 编写代码
我们可以使用以下代码来加载TensorRT模型并使用摄像头进行实时检测:
```python
import cv2
import numpy as np
import time
import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
# 加载TensorRT模型
engine_file_path = 'yolov7.engine'
with open(engine_file_path, 'rb') as f:
engine_data = f.read()
runtime = trt.Runtime(trt.Logger(trt.Logger.WARNING))
engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data)
context = engine.create_execution_context()
# 定义输入和输出张量
input_binding = []
output_binding = []
for i in range(engine.num_bindings):
if engine.binding_is_input(i):
input_shape = engine.get_binding_shape(i)
input_dtype = engine.get_binding_dtype(i)
input_size = trt.volume(input_shape) * engine.max_batch_size * np.dtype(input_dtype).itemsize
input_array = cuda.mem_alloc(input_size)
input_binding.append({'engine_idx': i, 'array': input_array, 'shape': input_shape, 'dtype': input_dtype})
else:
output_shape = engine.get_binding_shape(i)
output_dtype = engine.get_binding_dtype(i)
output_size = trt.volume(output_shape) * engine.max_batch_size * np.dtype(output_dtype).itemsize
output_array = cuda.mem_alloc(output_size)
output_binding.append({'engine_idx': i, 'array': output_array, 'shape': output_shape, 'dtype': output_dtype})
# 定义预处理和后处理函数
def preprocess(image):
image = cv2.resize(image, (input_shape[3], input_shape[2]))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = image.transpose((2, 0, 1)).astype(np.float32)
image /= 255.0
return image
def postprocess(outputs, conf_th=0.5, iou_th=0.5):
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for output in outputs:
output = output.reshape((-1, 85))
for o in output:
class_id = np.argmax(o[5:])
confidence = o[4] * o[class_id + 5]
if confidence > conf_th:
cx, cy, w, h = o[:4]
x1 = int((cx - w / 2) * input_shape[3])
y1 = int((cy - h / 2) * input_shape[2])
x2 = int((cx + w / 2) * input_shape[3])
y2 = int((cy + h / 2) * input_shape[2])
class_ids.append(class_id)
confidences.append(confidence)
boxes.append([x1, y1, x2, y2])
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_th, iou_th)
results = []
for i in indices:
i = i[0]
class_id = class_ids[i]
confidence = confidences[i]
box = boxes[i]
results.append((class_id, confidence, box))
return results
# 打开摄像头并进行检测
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, image = cap.read()
image = preprocess(image)
cuda.memcpy_htod_async(input_binding[0]['array'], image, cuda.Stream())
context.execute_async_v2(bindings=[int(i['array']) for i in input_binding] + [int(i['array']) for i in output_binding], stream_handle=cuda.Stream())
outputs = [cuda.memcpy_dtoh_async(output['array'], cuda.Stream()) for output in output_binding]
results = postprocess(outputs)
for result in results:
class_id, confidence, box = result
x1, y1, x2, y2 = box
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f'{class_id}: {confidence:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('image', image)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在代码中,我们首先使用TensorRT API加载了TensorRT模型,并定义了输入和输出张量。然后,我们定义了预处理和后处理函数,用于将输入图像转换为模型需要的格式,并将模型输出转换为物体检测结果。最后,我们使用OpenCV打开摄像头并进行实时检测,将检测结果显示在屏幕上。
4. 运行程序
保存代码文件并在Jetson Nano上运行它。程序将打开摄像头并实时检测摄像头中的物体。可以使用以下命令运行程序:
```
python3 detect.py
```
注意,在首次运行程序时,由于需要编译TensorRT模型,程序可能会需要一些时间来启动。运行程序后,可以通过按下“q”键来退出程序。
conda shiyong清华镜像源
您好!要使用清华镜像源来加速Conda的下载速度,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开终端或命令提示符窗口(根据您所使用的操作系统)。
2. 输入以下命令以创建Conda的配置文件(如果已存在,请跳过此步骤):
```
conda config --set show_channel_urls yes
```
3. 打开Conda的配置文件,可以使用文本编辑器(如Notepad++、Sublime Text等)或者命令行编辑器(如vim、nano等)进行编辑。编辑命令如下:
```
conda config --edit
```
4. 在打开的配置文件中,找到以`channels:`开头的行,将其注释掉(在行前面添加`#`符号),然后在下面添加以下内容:
```
channels:
- defaults
show_channel_urls: yes
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
```
5. 保存并关闭配置文件。
现在,您可以使用Conda命令来下载和安装软件包,它将使用清华镜像源来加速下载速度。希望对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。