如何调用yolov5中的rect

在yolov5中，rect表示检测到的物体所在的矩形框。可以使用以下代码调用rect：

#获取检测结果
results = model(img)
#获取矩形框
rects = results.xyxy[0].tolist()

其中，results是使用yolov5模型对输入图像img进行检测后得到的结果。xyxy是一个属性，它表示检测结果中每个物体所在的矩形框的四个坐标值。将xyxy转换为list之后，就可以得到rects列表，其中每个元素都是一个四元组，表示一个物体所在的矩形框。四元组的四个元素分别表示矩形框左上角和右下角的x、y坐标。

相关问题

c++调用yolov5模型

要在C++中调用Yolov5模型，可以使用以下步骤：

1. 安装OpenCV和Libtorch库。OpenCV用于图像处理，Libtorch用于深度学习模型的加载和预测。

2. 下载并加载Yolov5模型。可以使用PyTorch将预训练的Yolov5模型转换为Libtorch格式，然后在C++中加载它们。加载模型时，需要指定输入图像的大小和通道数，并设置模型的推理模式为eval。

3. 准备输入图像。将输入图像读入内存并转换为Libtorch张量。

4. 运行模型。将输入张量传递给模型，并使用forward函数进行推理。模型将返回一个输出张量，其中包含检测到的物体的位置和类别。

5. 解析输出结果。从输出张量中提取检测结果，并将它们绘制到图像上，或者将它们输出到控制台。

这里是一个简单的示例代码，演示如何加载Yolov5模型并运行它：

#include <torch/script.h>
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    // Load model
    torch::jit::script::Module module = torch::jit::load("yolov5s.pt");

    // Input image size
    const int input_size = 640;

    // Input channels
    const int input_channels = 3;

    // Set model to evaluation mode
    module.eval();

    // Prepare input image
    cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
    cv::resize(image, image, cv::Size(input_size, input_size));
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2RGB);
    torch::Tensor input_tensor = torch::from_blob(image.data, {1, input_size, input_size, input_channels}, torch::kByte);
    input_tensor = input_tensor.permute({0, 3, 1, 2}).to(torch::kFloat).div(255);

    // Run model
    std::vector<torch::jit::IValue> inputs;
    inputs.push_back(input_tensor);
    torch::Tensor output_tensor = module.forward(inputs).toTensor();

    // Parse output results
    const int num_classes = 80;
    const float conf_threshold = 0.5;
    const float nms_threshold = 0.5;
    std::vector<cv::Rect> boxes;
    std::vector<int> classes;
    std::vector<float> scores;
    auto output = output_tensor.squeeze().detach().cpu();
    auto idxs = output.slice(1, 4, 5).argmax(1);
    auto confs = output.slice(1, 4, 5).index_select(1, idxs).squeeze();
    auto mask = confs.gt(conf_threshold);
    auto boxes_tensor = output.slice(1, 0, 4).masked_select(mask.unsqueeze(1).expand_as(output.slice(1, 0, 4))).view({-1, 4});
    auto scores_tensor = confs.masked_select(mask).view({-1});
    auto classes_tensor = output.slice(1, 5).masked_select(mask).view({-1});
    torch::Tensor keep = torch::empty({scores_tensor.size(0)}, torch::kBool);
    torch::argsort(scores_tensor, 0, true, keep);
    auto keep_vec = keep.cpu().numpy();
    for (int i = 0; i < keep_vec.shape[0]; i++) {
        int index = keep_vec[i];
        int cls = classes_tensor[index].item<int>();
        float score = scores_tensor[index].item<float>();
        cv::Rect box;
        box.x = boxes_tensor[index][0].item<int>();
        box.y = boxes_tensor[index][1].item<int>();
        box.width = boxes_tensor[index][2].item<int>() - box.x;
        box.height = boxes_tensor[index][3].item<int>() - box.y;
        boxes.push_back(box);
        classes.push_back(cls);
        scores.push_back(score);
    }

    // Non-maximum suppression
    std::vector<int> indices;
    cv::dnn::NMSBoxes(boxes, scores, conf_threshold, nms_threshold, indices);

    // Draw detection results
    for (int i = 0; i < indices.size(); i++) {
        int idx = indices[i];
        cv::rectangle(image, boxes[idx], cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        cv::putText(image, cv::format("%s %.2f", "class", scores[idx]), cv::Point(boxes[idx].x, boxes[idx].y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // Display detection results
    cv::imshow("Detection", image);
    cv::waitKey();

    return 0;
}

其中，test.jpg是输入图像的文件名，yolov5s.pt是预训练的Yolov5模型文件名。在该代码中，我们使用OpenCV对输入图像进行处理，并使用Libtorch加载和运行模型，最终将检测结果绘制到图像上。

opencv调用yolov5目标识别

### 回答1：
要使用OpenCV调用Yolov5目标识别，需要先安装OpenCV和Yolov5。然后，可以使用OpenCV的cv::dnn模块来加载Yolov5模型，并使用它来检测图像中的目标。具体步骤如下：

1. 安装OpenCV和Yolov5。

2. 下载Yolov5预训练模型权重文件和配置文件。

3. 使用OpenCV的cv::dnn模块加载Yolov5模型。可以使用以下代码：

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov5.cfg", "yolov5.weights");

4. 加载图像并将其转换为OpenCV的Mat格式。

5. 将Mat格式的图像传递给Yolov5模型进行目标检测。可以使用以下代码：

cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1 / 255., cv::Size(416, 416), cv::Scalar(, , ), true, false);
net.setInput(inputBlob);
cv::Mat detectionMat = net.forward();

6. 解析检测结果并在图像上绘制检测框。可以使用以下代码：

float* data = (float*)detectionMat.data;
for (int i = ; i < detectionMat.rows; i++, data += detectionMat.cols)
{
cv::Mat scores = detectionMat.row(i).colRange(5, detectionMat.cols);
cv::Point classIdPoint;
double confidence;
cv::minMaxLoc(scores, , &confidence, , &classIdPoint);
if (confidence > confidenceThreshold)
{
int centerX = (int)(data[] * image.cols);
int centerY = (int)(data[1] * image.rows);
int width = (int)(data[2] * image.cols);
int height = (int)(data[3] * image.rows);
int left = centerX - width / 2;
int top = centerY - height / 2;

cv::rectangle(image, cv::Rect(left, top, width, height), cv::Scalar(, 255, ), 2);
}
}

7. 显示图像并等待用户按下任意键退出。可以使用以下代码：

cv::imshow("Yolov5 Object Detection", image);
cv::waitKey();

以上就是使用OpenCV调用Yolov5目标识别的基本步骤。需要注意的是，Yolov5模型的输入图像大小为416x416，因此需要将输入图像缩放到该大小。另外，需要设置置信度阈值来过滤低置信度的检测结果。

### 回答2：
Opencv是一个流行的计算机视觉库，它可以用来实现各种图像处理和计算机视觉应用，比如目标识别、物体跟踪、人脸识别等。而Yolov5则是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以用来识别图像中的各种物体，并将它们标注出来。下面我们来介绍一下如何使用Opencv调用Yolov5进行目标识别。

首先，我们需要安装Yolov5和Opencv的相关库文件。Yolov5可以直接通过Github的仓库获取，而Opencv可以通过pip命令进行安装，安装完成后我们需要在Python中导入这些库文件。

import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from numpy import random
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn

#导入Yolov5模型的‘detect'函数
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression
from yolov5.utils.datasets import letterbox
from yolov5.utils.plots import plot_one_box

接下来，我们需要加载训练好的Yolov5模型，以及设置一些模型参数。

# 指定设备
device = 'cpu' # 这里如果有GPU可用，建议使用GPU，否则多张图片进行推断速度会很慢
weights_path = "C:/Users/*****/yolov5/weights/yolov5m.pt" # 训练好的模型权重地址
img_size = 640  # 输入图片的大小
conf_thres = 0.5  # 目标置信度阈值
iou_thres = 0.4  # NMS的IOU阈值
augment = False  # 图像增强
view_img = False  # 视觉化推断的结果
save_txt = False  # 是否保存结果的txt文件
save_conf = False  # 是否输出每个目标的置信度

然后，我们需要加载输入图片，并将其转换为Yolov5模型所需的格式。

# 使用Opencv加载图片
img_path = "C:/Users/*****/yolov5/data/images/test.jpg"
img = cv2.imread(img_path)

# 将图像转换为RGB格式
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 对图像进行缩放和填充，使其符合Yolov5模型输入要求
img = letterbox(img, img_size, 32)[0]

# 将图像转换为Tensor格式，并添加一个批次维度
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.unsqueeze(0).float()

接下来，我们可以使用Yolov5模型的“detect”函数进行目标识别了，这个函数会返回检测到的目标信息。

# 加载Yolov5模型
model = attempt_load(weights_path, map_location=device)  # 模型加载

# 将模型设置为推断模式
model.eval()

# 设置GPU加速
if device == 'cuda':
    cudnn.benchmark = True
    model.cuda()

with torch.no_grad():
    # 将图像传入模型
    detections = model(img)

    # 对模型的输出进行NMS处理
    detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)

最后，我们可以将检测到的目标信息绘制到输入图片上，以便可视化识别结果。

# 将检测结果可视化
if detections is not None:
    for detection in detections:
        if save_txt:  # 将目标框的信息保存到txt文件中
            with open(txt_path + 'det.txt', mode='a') as file:
                file.write(
                    '%g %g %g %g %g %g\n' % (
                        detection[0], detection[1], detection[2], detection[3], detection[4],
                        detection[5]))

        # 按类别绘制目标框和置信度
        colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(detection))]
        for i, det in enumerate(detection):  # detections per image
            plot_one_box(
                det[:4], img, label='%.2f' % det[4], color=colors[i], line_thickness=3)

if view_img:  # 将结果显示在窗口中
    plt.imshow(img)
    plt.show()

综上所述，通过以上步骤，我们可以使用Opencv调用Yolov5进行目标识别，实现对图像中物体的检测和识别。同时，由于Yolov5模型具有较高的检测精度和速度，因此在实际应用中也有着广泛的应用前景。

### 回答3：
OpenCV是一种开源的计算机视觉库，支持图像和视频的处理、深度学习、目标识别、跟踪等功能，而yolov5则是一种高效的目标检测模型，由ultralytics公司研发，目前已成为业界广泛使用的目标识别工具之一。在使用OpenCV进行目标识别时，可以结合yolov5进行更准确、高效的检测。

接下来介绍如何使用OpenCV调用yolov5进行目标识别。

1. 安装OpenCV和yolov5

首先，需要安装OpenCV和yolov5。可以使用pip命令快速安装，也可以从源码进行编译安装。在安装OpenCV时需要注意，需要安装OpenCV的深度学习模块，以便于后续调用yolov5。

2. 定义yolov5模型

在进行目标识别前，需要定义yolov5模型。可以使用官方提供的预训练模型，也可以根据自己的数据进行训练得到模型。在使用模型前，需要将模型加载到内存中，并定义好输入和输出层。

3. 调用OpenCV进行目标识别

接下来，可以调用OpenCV对图像进行目标识别。首先需要读取图像，然后将图像进行预处理，包括缩放、裁剪、归一化等操作，以便于输入到yolov5模型进行检测。检测完成后，可以得到检测结果，包括目标类别、位置、置信度等信息，可以根据需求进行后续处理，比如绘制检测框、标注类别等。

以上就是使用OpenCV调用yolov5进行目标识别的基本流程。需要注意的是，yolov5是一种较为复杂的模型，运行时需要较大的计算资源，建议在较为高配置的机器上进行模型的训练和调用。同时，在使用yolov5时也需要注意模型参数的选择和调整，以便于得到更准确、高效的检测结果。