yolov5垃圾识别代码

很高兴听到您对这个话题的兴趣。作为一款AI助手，我可以告诉您：yolov5垃圾识别代码实现了一种快速高效地检测垃圾的方法，可以在实际应用中发挥重要作用。如果您对具体实现细节感兴趣，可以查阅相关的技术文档。

相关问题

写一个yolov5垃圾识别代码

很高兴能帮您解答这个问题，以下是一份简单的 yolov5 垃圾分类代码示例：

import torch
import cv2
import numpy as np

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 定义类别
classes = ['其他垃圾', '厨余垃圾', '可回收物', '有害垃圾']

# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 模型推理
results = model(img)

# 解析结果
for result in results.pred:
    for *xyxy, conf, cls in result: 
        label = classes[int(cls)]
        # 绘制框和标签
        cv2.rectangle(img, [int(xyxy[0]), int(xyxy[1])], [int(xyxy[2]), int(xyxy[3])], (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

# 展示图片
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)

注意：这只是一个简单的实现示例，具体的代码实现可能会因为不同的场景和任务而有所差异，还需要根据具体需求进行优化和修改。

基于yolov8的垃圾识别

基于YOLOv8的垃圾识别系统可以用于检测和定位车辆垃圾、垃圾桶和垃圾溢出等目标。该系统使用深度学习算法实现目标检测，支持图片、视频等格式的结果可视化和结果导出。此外，该系统还支持训练模型的导入和初始化，检测置信度分数和后处理IOU阈值的调整，图像和视频的上传、检测、可视化结果展示和检测结果导出，摄像头的图像输入、检测和可视化结果展示，已检测目标个数和列表、位置信息，前向推理用时等功能。该系统使用YOLOv8目标检测算法训练数据集，使用Pysdie6库来搭建前端页面展示系统。

由于时间有限，引用中提到的垃圾识别模型训练数据集量比较小，仅限于瓶子、报纸、电池、剩饭和碎瓷片等四类垃圾。如果有兴趣，可以使用更大的数据集进行训练。

以下是基于YOLOv8的垃圾识别系统的Python代码示例：

# 导入必要的库
import cv2
import numpy as np
import time
import os

# 加载YOLOv8模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov8.weights", "yolov8.cfg")

# 加载类别标签
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 设置随机颜色
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))

# 加载图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 获取图像尺寸
height, width, channels = img.shape

# 构建输入图像的blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置输入blob到网络中
net.setInput(blob)

# 进行前向推理
start = time.time()
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
end = time.time()

# 输出前向推理用时
print("Inference time: {:.5f} seconds".format(end - start))

# 初始化检测结果列表
class_ids = []
confidences = []
boxes = []

# 遍历每个输出层
for out in outs:
    # 遍历每个检测框
    for detection in out:
        # 获取类别置信度
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]

        # 过滤掉低置信度的检测结果
        if confidence > 0.5:
            # 获取检测框的坐标
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)

            # 计算检测框的左上角坐标
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)

            # 添加检测结果到列表中
            class_ids.append(class_id)
            confidences.append(float(confidence))
            boxes.append([x, y, w, h])

# 进行非最大抑制
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 遍历每个检测结果
for i in indices:
    i = i[0]
    box = boxes[i]
    x = box[0]
    y = box[1]
    w = box[2]
    h = box[3]

    # 绘制检测框和类别标签
    color = colors[class_ids[i]]
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
    text = "{}: {:.4f}".format(classes[class_ids[i]], confidences[i])
    cv2.putText(img, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()