yolov5 硬编码 推流

很抱歉，我不太明白您的问题。您是想了解如何使用 YOLOv5 进行目标检测并将结果推流吗？如果是的话，您可以使用 OpenCV 库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 使用 YOLOv5 模型进行目标检测，得到检测结果。
2. 将检测结果绘制在原始图像上。
3. 使用 OpenCV 的 VideoWriter 类将带有检测结果的图像推流。

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, plot_one_box

# 加载 YOLOv5 模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 设置推流参数
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480))

while True:
    # 读取一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 进行目标检测
    results = model(frame)

    # 进行非极大值抑制
    results = non_max_suppression(results, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

    # 绘制检测结果
    for result in results:
        if result is not None:
            # 将坐标缩放到原始图像大小
            result[:, :4] = scale_coords(frame.shape[1:], result[:, :4], frame.shape[:2]).round()

            # 绘制边界框和类别标签
            for *xyxy, conf, cls in result:
                plot_one_box(xyxy, frame, label=f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}')

    # 将带有检测结果的图像推流
    out.write(frame)

    # 显示图像
    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下 q 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()