yolo5图片实时输出
时间: 2023-09-14 07:01:24 浏览: 75
YOLO是一种实时目标检测算法,通过对图像进行处理和分析,能够准确地识别出图像中的不同目标物体。YOLO v5是YOLO系列中最新一代的版本,相比于之前的版本,它有着更高的检测速度和更准确的检测结果,能够在实时场景中提供更好的性能。
YOLO v5的输出结果是图像中检测到的目标物体的位置和类别。它通过在图像上绘制边界框和类别标签的方式来呈现这些信息。边界框是一个矩形框,它将目标物体包围起来,帮助我们理解目标物体的位置和大小。类别标签则告诉我们目标物体属于哪一类,例如人、车、狗等。
输出的边界框和类别标签通常以不同的颜色进行区分,比如绿色表示人,红色表示车等。这样的可视化方式有助于我们更直观地理解算法的检测结果。同时,YOLO v5还可以输出目标物体的置信度,这是一个0到1之间的概率值,表示算法对目标存在的置信程度。
需要注意的是,YOLO v5的实时输出是基于计算机资源和算法的性能而定的。在计算资源充足的情况下,可以达到实时的检测速度,即实时看到不同目标物体的检测结果。但如果计算资源有限,算法可能需要更长的时间来处理图像,并输出检测结果。
总之,YOLO v5是一种能够实时输出图像中目标物体的位置、类别和置信度的目标检测算法,它通过可视化的方式向我们展示算法的检测结果。
相关问题
用opencv推理yolo v5模型,输出带矩形检测框的图片
以下是用OpenCV推理Yolo V5模型并输出带矩形检测框的图片的Python代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载模型和类别标签
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet("yolov5.cfg", "yolov5.weights")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 加载图片
img = cv2.imread("test.jpg")
# 获取图片尺寸
height, width, channels = img.shape
# 创建输入blob并执行前向推理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
# 获取检测框及其置信度和类别
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for output in outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w/2)
y = int(center_y - h/2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
# 应用非最大抑制算法
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
# 输出带矩形检测框的图片
for i in indices.flatten():
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
confidence = str(round(confidences[i], 2))
color = (0, 255, 0)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)
cv2.putText(img, label + " " + confidence, (x, y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
cv2.imwrite("result.jpg", img)
```
注:在运行以上代码前,请确保已经成功下载了Yolo V5模型文件(yolov5.cfg和yolov5.weights)、类别标签文件(coco.names)以及待检测的图片文件(test.jpg)。另外,需要安装OpenCV库和Numpy库。
用opencv c++推理yolo v5模型,输出带矩形检测框的图片
以下是用OpenCV和Yolo V5模型进行推理,并输出带矩形检测框的图片的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
using namespace std;
int main()
{
// 加载模型和权重文件
String model_file = "/path/to/yolov5s.onnx";
Net net = readNetFromONNX(model_file);
// 加载图片
Mat img = imread("/path/to/image.jpg");
// 调整图片尺寸,使其符合模型输入要求
Mat input_blob;
int input_width = net.getLayer(0).getInputShape()[3];
int input_height = net.getLayer(0).getInputShape()[2];
resize(img, input_blob, Size(input_width,input_height));
// 将图片输入模型
blobFromImage(input_blob, input_blob, 1/255.0, Size(input_width,input_height), Scalar(0,0,0), true, false);
net.setInput(input_blob);
// 进行推理
Mat detection = net.forward();
// 解析检测结果
vector<float> confidence;
vector<int> class_id;
vector<Rect> bbox;
float* data = (float*)detection.data;
for(int i=0; i<detection.rows; ++i, data+=detection.cols)
{
Point class_id_point;
double max_val=0;
for(int j=0; j<num_classes; ++j)
{
if(data[j]>max_val)
{
max_val = data[j];
class_id_point.x = j;
}
}
if(max_val>confidence_threshold)
{
int center_x = (int)(data[num_classes]*img.cols);
int center_y = (int)(data[num_classes+1]*img.rows);
int width = (int)(data[num_classes+2]*img.cols);
int height = (int)(data[num_classes+3]*img.rows);
int left = center_x - width/2;
int top = center_y - height/2;
confidence.push_back(data[class_id_point.x]*100);
class_id.push_back(class_id_point.x);
bbox.push_back(Rect(left, top, width, height));
}
}
// 绘制检测框和标签
for(int i=0; i<bbox.size(); ++i)
{
rectangle(img, bbox[i], Scalar(0,0,255), 2);
String label = format("%.2f %%", confidence[i]);
putText(img, label, Point(bbox[i].x, bbox[i].y-5), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0,0,255), 2);
}
// 显示图片
namedWindow("detections", WINDOW_NORMAL);
resizeWindow("detections", 800, 600);
imshow("detections", img);
waitKey(0);
return 0;
}
```
此代码中,我们首先加载了Yolo V5模型和权重文件,在内存中构建了神经网络。然后,我们加载要进行检测的图像,并缩放到适合模型输入的尺寸。接下来,我们调用`net.setInput()`方法将缩放后的图像输入给模型进行推理,并获取检测结果。最后,我们解析检测结果,绘制矩形和标签,在原图上显示检测结果。