yoloV5detect简单封装

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一种先进的目标检测算法，它在YOLO系列中取得了显著的进步。`yolov5.detect()`是一个核心函数，用于对输入图像进行目标检测并返回检测结果。这个函数通常在安装好YOLOv5库后，通过提供的模型文件和一张图片来进行操作。简单的步骤包括：

1. **导入依赖**：首先需要导入yolov5的Python模块。

from yolov5 import YOLOv5

2. **初始化模型**：加载预训练的YOLOv5模型，如`yolov5s`, `yolov5m`, 或者`yolov5l`等。

model = YOLOv5('yolov5s')  # 指定模型路径，例如：'/path/to/yolov5s.pt'

3. **调用检测函数**：传入待检测的图像路径，函数会返回一个包含检测框、类别和置信度信息的DataFrame。

result = model.detect('/path/to/image.jpg')

4. **处理结果**：`result`通常是DataFrame形式，可以进一步处理每个预测的坐标、类别名以及分数。