能帮我在yolov5里的detect.py添加一些代码让它可以打开摄像头可以进行实时检测
时间: 2023-04-03 08:04:02 浏览: 132
可以的,你可以在detect.py中添加以下代码来打开摄像头进行实时检测:
```
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 在这里添加检测代码
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这段代码中,我们使用OpenCV库中的cv2.VideoCapture()函数来打开摄像头,然后使用一个while循环来不断读取摄像头的帧,然后在每一帧中添加检测代码,最后使用cv2.imshow()函数来显示帧,并使用cv2.waitKey()函数来等待用户按下q键退出程序。
相关问题
能帮我改一下yolov5里的detect.py让它可以打开摄像头
可以的,您可以参考 OpenCV 的相关文档,使用 cv2.VideoCapture() 函数打开摄像头,然后将视频流传入 detect.py 中进行检测。具体实现可以参考以下代码:
```python
import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh
from utils.torch_utils import select_device
# 加载模型
weights = 'yolov5s.pt'
device = select_device('')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取视频流
ret, frame = cap.read()
# 将视频帧转换为模型输入格式
img = torch.from_numpy(frame).to(device)
img = img.float() / 255.0
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)
# 处理检测结果
for det in pred:
if det is not None and len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
xywh = xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)).view(-1).tolist()
cv2.rectangle(frame, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (255, 0, 0), 2)
cv2.putText(frame, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2)
# 显示视频流
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码可以实现打开摄像头并使用 YOLOv5 模型进行目标检测,检测结果会实时显示在视频流上。
yolov5中detect.py中哪一个是打开摄像头的代码
detect.py 中打开摄像头的代码是:
```python
cap = cv2.VideoCapture(0)
```
这行代码会打开默认的摄像头,如果要打开其他摄像头,可以修改参数 0 为对应的摄像头编号。
阅读全文