yolov5调用摄像头

要使用 YOLOv5 调用摄像头，你需要：

1. 安装 PyTorch 和 YOLOv5
2. 连接摄像头

在安装好 PyTorch 和 YOLOv5 之后，你可以尝试以下代码：

import cv2
import torch
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, time_sync

def detect():
    # 设置使用的设备，可以是 "cpu" 或 "cuda:0" 等等
    device = select_device('')

    # 加载模型
    model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) 

    # 开启摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        # 读取一帧图像
        ret, frame = cap.read()

        # 将图像转换为 Torch 张量并归一化
        img = torch.from_numpy(frame).to(device)
        img = img.float() / 255.0
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # 检测物体
        pred = model(img)[0]
        pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5)

        # 绘制检测结果
        for det in pred:
            if 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}'
                    plot_one_box(xyxy, frame, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3)

        # 显示图像
        cv2.imshow('frame', frame)

        # 按下 q 键退出
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

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

def plot_one_box(xyxy, img, color=None, label=None, line_thickness=None):
    # 绘制一个框
    tl = line_thickness or round(0.002 * max(img.shape[0:2])) + 1  # line thickness
    color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]
    c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
    cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)
    if label:
        tf = max(tl - 1, 1)  # font thickness
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]
        c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3
        cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # filled
        cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)

detect()

此代码将使用 YOLOv5 模型从摄像头中检测物体，并在图像上绘制检测结果。你需要设置 `device` 变量以指定使用的设备，例如 `cuda:0` 表示使用第一个 GPU。摄像头的 ID 默认为 0，如果你有多个摄像头，可以指定不同的 ID。