yolov5 tensort python 推理

要在 Python 中使用 YOLOv5 进行推理，您需要安装以下组件：

1. PyTorch：用于加载模型和进行推理。
2. OpenCV：用于图像处理和显示。
3. NumPy：用于数组操作。

在安装完这些组件后，您可以下载 YOLOv5 模型权重并将其加载到 PyTorch 模型中。然后，您可以使用 OpenCV 加载图像并将其传递给模型进行推理。最后，您可以使用 OpenCV 显示推理结果。

以下是一个示例代码：

import cv2
import torch
import numpy as np

# 加载 YOLOv5 模型权重
weights = 'yolov5s.pt'
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights)

# 加载要进行推理的图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 进行推理
results = model(img)

# 显示推理结果
results.print()
results.show()

这个示例代码假设您已经将 YOLOv5 模型权重文件 `yolov5s.pt` 和要进行推理的图像文件 `test.jpg` 放在了同一目录下。您可以根据自己的需要修改这些文件的路径和名称。

相关问题

tensorrt推理yolov5流程Python

TensorRT是NVIDIA开发的高性能推理引擎，可以用于加速深度学习模型的推理。而YoloV5是一种目标检测模型，可以用于检测图像中的物体。

下面是使用TensorRT进行YoloV5推理的Python流程：

1. 导入必要的库和模块：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import cv2
import os
import time

2. 加载YoloV5模型并构建TensorRT引擎：

def build_engine(onnx_file_path, engine_file_path):
    TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
    builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)

    explicit_batch = 1 << (int)(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)
    network = builder.create_network(explicit_batch)
    parser = trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)

    with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
        if not parser.parse(model.read()):
            for error in range(parser.num_errors):
                print(parser.get_error(error))
            return None

    builder.max_batch_size = 1
    builder.max_workspace_size = 1 << 30

    engine = builder.build_cuda_engine(network)
    with open(engine_file_path, "wb") as f:
        f.write(engine.serialize())
    
    return engine

3. 加载TensorRT引擎：

def load_engine(engine_file_path):
    with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
        engine = runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
    return engine

4. 加载测试图片并预处理：

def preprocess(image, input_shape):
    image = cv2.resize(image, (input_shape[1], input_shape[0]))
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = np.transpose(image, (2, 0, 1)).astype(np.float32)
    image /= 255.0
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    return image

5. 执行推理：

def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size=1):
    [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs]
    context.execute_async(bindings=bindings, batch_size=batch_size, stream_handle=stream.handle)
    [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs]
    stream.synchronize()
    return [out.host for out in outputs]

6. 解析推理结果：

def postprocess(outputs, anchors, masks, input_shape, image_shape, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5):
    num_classes = 80
    num_anchors = 3
    num_layers = 3
    anchor_masks = masks

    anchors = np.array(anchors).reshape(num_layers, -1, 2)
    input_h, input_w = input_shape
    image_h, image_w, _ = image_shape

    scale_h, scale_w = image_h / input_h, image_w / input_w

    box_mins = np.zeros((0, 2))
    box_maxes = np.zeros((0, 2))
    box_classes = np.zeros((0))
    box_scores = np.zeros((0))

    for i in range(num_layers):
        grid_h, grid_w = input_h // 32 // (2 ** i), input_w // 32 // (2 ** i)
        outputs_i = outputs[i]
        outputs_i = np.reshape(outputs_i, (batch_size, num_anchors * (5 + num_classes), grid_h * grid_w)).transpose(0, 2, 1)

        outputs_i[..., :2] = 1 / (1 + np.exp(-outputs_i[..., :2]))
        outputs_i[..., 2:4] = np.exp(outputs_i[..., 2:4])
        outputs_i[..., 4:] = 1 / (1 + np.exp(-outputs_i[..., 4:]))

        anchors_scale = anchors[i]
        anchors_scale = anchors_scale[np.newaxis, :, :]

        box_xy = outputs_i[..., :2]
        box_wh = outputs_i[..., 2:4]
        box_confidence = outputs_i[..., 4:5]
        box_class_probs = outputs_i[..., 5:]

        box_xy += (np.arange(grid_w, dtype=np.float32) + 0.5)[np.newaxis, :, np.newaxis]
        box_xy += (np.arange(grid_h, dtype=np.float32) + 0.5)[:, np.newaxis, np.newaxis]
        box_xy *= 32 * (2 ** i)

        box_wh *= anchors_scale
        box_wh *= np.array([image_w / input_w, image_h / input_h])[np.newaxis, np.newaxis, :]

        box_mins = np.concatenate([box_mins, box_xy - box_wh / 2], axis=0)
        box_maxes = np.concatenate([box_maxes, box_xy + box_wh / 2], axis=0)
        box_scores = np.concatenate([box_scores, box_confidence], axis=0)
        box_classes = np.concatenate([box_classes, np.argmax(box_class_probs, axis=-1).flatten()], axis=0)

    boxes = np.concatenate([box_mins, box_maxes], axis=-1)
    boxes /= np.array([scale_w, scale_h, scale_w, scale_h])[np.newaxis, :]

    nms_indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes.tolist(), box_scores.flatten().tolist(), conf_thres, iou_thres)

    results = []
    for i in nms_indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        score = box_scores.flatten()[i]
        label = box_classes.flatten()[i]
        results.append((box[0], box[1], box[2], box[3], score, label))

    return results

完整代码请参考：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5

需要注意的是，使用TensorRT进行YoloV5推理需要先将YoloV5模型转换为ONNX格式，然后再使用TensorRT构建引擎。

yolov5 onnx模型推理python

要在Python中使用YOLOv5 ONNX模型进行推理，需要使用ONNX Runtime库。下面是一个简单的示例代码，假设您已经安装了ONNX Runtime库：

import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np

# 加载ONNX模型
model_path = 'yolov5.onnx'
sess = ort.InferenceSession(model_path)

# 加载图像并进行预处理
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = img.transpose((2, 0, 1))  # 调整通道顺序
img = img[np.newaxis, ...].astype(np.float32)  # 添加batch维度

# 进行推理
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
results = sess.run([output_name], {input_name: img})

# 处理输出结果
output = results[0]
boxes = output[:, :, :4]
scores = output[:, :, 4:]

代码中，我们首先加载了YOLOv5 ONNX模型，并使用ONNX Runtime创建了一个会话。然后，我们加载了输入图像，并对其进行了预处理，使其与模型输入匹配。接下来，我们使用会话进行推理，得到了输出结果。最后，我们从输出中提取了检测框和置信度得分。请注意，这只是一个简单的示例代码，您可能需要进一步处理输出结果以满足您的需求。