yolov5识别图像实时显示
时间: 2023-09-10 16:08:46 浏览: 50
您好,要实现 yolov5 在图像上实时显示识别结果,可以参考以下步骤:
1. 安装 yolov5:可以通过在终端中输入以下命令来安装 yolov5
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
2. 下载预训练模型:可以在 yolov5 的 release 页面中下载,也可以使用以下命令下载
```
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
```
3. 编写代码:可以使用 Python 编写代码,在图像上实时显示 yolov5 的识别结果。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, xyxy2xywh
from utils.plots import plot_one_box
# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
# 加载标签
with open('coco.names', 'r') as f:
names = f.read().splitlines()
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取一帧图像
ret, img = cap.read()
if not ret:
break
# 将图像转换为 Tensor
img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
# 进行推理
pred = model(img.unsqueeze(0))[0]
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)[0]
# 绘制识别结果
for det in pred:
det = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img.shape[:2]).round()
det[:, 2:] = det[:, 2:] - det[:, :2]
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
plot_one_box(xyxy, img, label=names[int(cls)], color=(0, 255, 0))
# 显示图像
cv2.imshow('img', img.permute(1, 2, 0).numpy())
# 按下 q 键退出
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 关闭摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
运行代码后,会打开摄像头,并在图像上显示 yolov5 的识别结果,可以尝试将一些物品放在摄像头前面,看看它是否能够正确识别。