使用yolov5调用摄像头

使用yolov5调用摄像头的具体步骤如下：

1. 首先，您需要安装yolov5。可以通过以下命令在终端中安装yolov5：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

2. 在终端中输入以下命令来打开摄像头并运行yolov5：

   python detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --conf 0.4

其中，“--source 0”表示使用默认摄像头作为输入源，“--weights yolov5s.pt”表示使用预训练的yolov5s模型权重，“--conf 0.4”表示设置置信度阈值为0.4。

3. 运行后，您将看到摄像头捕捉的实时图像，并且yolov5将检测到图像中的物体并将其框出。

注意：如果要使用不同的模型或参数，请相应地更改命令行参数。

相关问题

yolov5调用摄像头检测

使用yolov5调用摄像头进行实时目标检测，可以通过以下步骤实现：
1. 安装yolov5和pyqt5库。
2. 在代码中导入yolov5和pyqt5库。
3. 加载yolov5模型。
4. 打开摄像头并读取视频流。
5. 对每一帧图像进行目标检测。
6. 在图像上绘制检测结果并显示。

下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import torch
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel
from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.torch_utils import select_device

# 加载yolov5模型
weights = 'yolov5s.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
model.eval()

# 打开摄像头并读取视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 创建Qt应用程序和标签
app = QApplication([])
label = QLabel()
label.show()

while True:
    # 读取视频流中的一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 将图像转换为PyTorch Tensor
    img = torch.from_numpy(frame).permute(2, 0, 1).float().div(255.0).unsqueeze(0)

    # 将图像输入yolov5模型进行目标检测
    with torch.no_grad():
        detections = model(img)[0]
        detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

    # 在图像上绘制检测结果
    if detections[0] is not None:
        detections = detections[0].cpu().numpy()
        detections[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], detections[:, :4], frame.shape).round()
        for x1, y1, x2, y2, conf, cls in detections:
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 将图像转换为QImage并显示在标签上
    h, w, c = frame.shape
    qimg = QImage(frame.data, w, h, w * c, QImage.Format_RGB888)
    pixmap = QPixmap.fromImage(qimg)
    label.setPixmap(pixmap)

    # 等待一段时间并检查是否按下了退出键
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

yolov5调用摄像头的代码

以下是使用yolov5调用摄像头的代码示例：

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

def yolov5_camera():
    # 加载模型
    weights = 'yolov5s.pt'  # 模型权重文件路径
    device = select_device('')  # 自动选择可用的设备
    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # 加载模型

    # 设置摄像头
    camera = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头，如果有多个摄像头可以选择其他索引

    while True:
        ret, frame = camera.read()  # 读取摄像头画面
        if not ret:
            break

        # 图像预处理
        img = torch.from_numpy(frame).to(device)
        img = img.float() / 255.0  # 归一化
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # 模型推理
        pred = model(img)[0]
        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)  # 非极大值抑制

        # 处理预测结果
        for det in pred:
            if det is not None and len(det):
                det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()

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

        # 显示结果
        cv2.imshow('Yolov5 Camera', frame)
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # 按下q键退出
            break

    # 释放摄像头和关闭窗口
    camera.release()
    cv2.destroyAllWindows()

def plot_one_box(xyxy, img, color=(0, 255, 0), label=None, line_thickness=3):
    # 绘制边界框
    tl = line_thickness or round(0.002 * max(img.shape[0:2])) + 1  # 线条粗细
    c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))  # 边界框的两个对角点
    cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)

    # 绘制类别标签
    if label:
        tf = max(tl - 1, 1)  # 字体粗细
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]  # 字体大小
        c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3  # 标签位置
        cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # 标签背景
        cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)

# 调用摄像头函数
yolov5_camera()

请注意，上述代码中的`weights`变量需要指定为你所使用的yolov5模型的权重文件路径。此外，你还需要安装相应的依赖库，如`torch`、`cv2`等。