yolov5检测图片路径

在使用 YOLOv5 进行图像检测时，您需要指定要检测的图像路径。以下是一般情况下使用 YOLOv5 进行图像检测的示例代码：

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import plot_one_box

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')).autoshape()

# 加载图像
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = Image.open(image_path)

# 图像预处理
img = transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0)

# 图像检测
pred = model(img)
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.3, iou_thres=0.4)

# 处理检测结果
for det in pred[0]:
    if det is not None:
        det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], image.size).round()
        for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
            plot_one_box(xyxy, image, label=f'{conf:.2f}', color=(0, 255, 0))

# 显示检测结果
image.show()

在上述示例代码中，"path/to/your/image.jpg" 是您要检测的图像的路径。您只需将其替换为您实际使用的图像路径即可。

请确保已安装所需的依赖项，并将 "yolov5s.pt" 模型文件放置在正确的位置。此外，您还可以根据需要调整代码中的参数，如置信度阈值（conf_thres）和 IoU 阈值（iou_thres）等。

希望这能帮助您进行 YOLOv5 的图像检测！如有任何进一步的问题，请随时提问。