python写+yolov5手机脚本

在Python中，编写YOLOv5（You Only Look Once Version 5）的手机端脚本通常是为了利用其实时物体检测能力，适应移动设备环境。YOLOv5是一个轻量级的目标检测模型，它的优点是速度较快，适合在资源有限的设备上运行。
以下是编写YOLOv5手机脚本的一般步骤：

安装依赖：
首先，你需要在手机上安装必要的库，比如torch, tqdm, 和 openCV-python-headless等，因为YOLOv5是基于PyTorch的模型。

pip install torch torchvision opencv-python-headless
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下载预训练模型：
下载YOLOv5的预训练权重文件和配置文件到手机。你可以在GitHub上找到它们：https://github.com/ultralytics/yolov5

加载模型并初始化：
使用weights和cfg文件初始化模型，并调整它以适应手机硬件。

from yolov5.yolov5 import YOLOv5

model = YOLOv5('yolov5s')
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处理摄像头输入：
获取手机摄像头的视频流，可以使用cv2.VideoCapture()函数。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头
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实时检测：
循环读取视频帧，对每个帧应用检测，并显示结果。

while True:
success, frame = cap.read()
if not success:
break

results = model.detect(frame, size=640) # 调整大小以减小计算负担
for result in results:
bbox, label, score = result
cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{label}: {score:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)

cv2.imshow("Object Detection", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
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关闭资源：
结束循环后，记得释放摄像头资源并关闭窗口。

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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