怎么写yolov5自动瞄准
时间: 2023-06-12 12:02:44 浏览: 110
要实现 YOLOv5 自动瞄准,需要进行以下步骤:
1. 使用 YOLOv5 模型进行目标检测,获取图像中物体的位置和类别。可以使用 PyTorch 官方提供的 YOLOv5 模型或者从 GitHub 上下载其他开源实现。
2. 根据检测到的目标位置和图像中心位置计算出目标相对于中心点的偏移量。
3. 根据偏移量计算出需要调整的云台角度,可以使用串口或者其他通信方式将控制信号发送至云台。
4. 不断重复上述过程,实现自动瞄准的功能。
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于实现基于 YOLOv5 的自动瞄准:
```python
import cv2
import numpy as np
import serial
# 初始化串口通信
ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
# 加载 YOLOv5 模型
model = cv2.dnn.readNet('yolov5s.onnx')
while True:
# 读取图像
ret, frame = cap.read()
# 进行目标检测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
model.setInput(blob)
outputs = model.forward(model.getUnconnectedOutLayersNames())
# 解析检测结果
boxes, confidences, class_ids = [], [], []
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] * frame.shape[1])
center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
width = int(detection[2] * frame.shape[1])
height = int(detection[3] * frame.shape[0])
left = int(center_x - width / 2)
top = int(center_y - height / 2)
boxes.append([left, top, width, height])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
# 判断是否检测到目标
if len(boxes) > 0:
# 计算目标相对于中心点的偏移量
cx, cy = frame.shape[1] / 2, frame.shape[0] / 2
target_x, target_y, target_w, target_h = boxes[0]
dx, dy = target_x + target_w / 2 - cx, target_y + target_h / 2 - cy
# 计算需要调整的云台角度
pan_angle = dx / cx * 90
tilt_angle = dy / cy * 90
# 发送控制信号至云台
ser.write(b'P{:.2f}T{:.2f}'.format(pan_angle, tilt_angle))
```
注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要考虑许多因素,例如相机和云台的校准、目标跟踪算法的优化等。