yolov5位置信息保存
时间: 2023-11-26 19:48:47 浏览: 155
根据提供的引用内容,使用YOLOv5实现多摄像头实时目标检测后,可以通过以下步骤保存目标位置信息:
1. 在终端中运行以下命令,启动检测代码并保存目标位置信息:
```python
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 --save-txt
```
其中,--weights参数指定了使用的权重文件,--source参数指定了输入源,这里使用的是摄像头,0表示默认摄像头,--save-txt参数表示保存目标位置信息。
2. 检测完成后,在YOLOv5工程目录下的runs/detect/exp文件夹中,会生成与视频文件同名的txt文件,其中包含了检测到的目标位置信息。
3. 打开txt文件,每一行表示一个目标,包含了目标的类别、置信度以及位置信息,例如:
```
0 0.99 0.5 0.4 0.3 0.2
```
其中,0表示类别编号,0.99表示置信度,后面四个数分别表示目标框的左上角坐标和右下角坐标。
相关问题
yolov5保存检测结果
根据引用\[2\]中的信息,yolov5本身自带保存功能,可以将检测结果保存为yolo格式的文件。但是这种格式只包含了目标的类别标签,无法具体判断是什么物体。如果需要保存更详细的检测结果,可以使用`--save-txt`参数来保存结果为文本文件。这样可以读取检测到的标签文本,并获取目标的位置信息、类别信息和置信度。根据引用\[3\]中的描述,yolov5先检测到目标后,将目标的信息传递给一个绘图工具,该工具会在图像上框出检测到的目标,并标注其类别和置信度。因此,保存的检测结果可以包含目标的位置信息、类别信息和置信度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PYTHON+YOLOV5+OPENCV,实现数字仪表自动读数,并将读数结果进行输出显示和保存](https://blog.csdn.net/weixin_43890835/article/details/125929889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv5-6.0保存识别结果到txt文件](https://blog.csdn.net/Tracerqz/article/details/130254725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
怎么保存yolov5摄像头实时检测所有目标的位置信息
您可以使用Python中的OpenCV库来实现这个功能。首先,您需要使用OpenCV中的VideoCapture函数来打开摄像头并捕获视频流。然后,您可以使用YoloV5模型来检测视频流中的所有目标,并将它们的位置信息保存在一个列表中。最后,您可以将这个列表保存到一个文件中,以便以后使用。
以下是一个示例代码,可以实现这个功能:
```python
import cv2
import numpy as np
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression
# 加载YoloV5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)
# 定义输出文件名
output_file = 'detections.txt'
# 循环读取视频流
while True:
# 读取一帧视频
ret, frame = cap.read()
# 将帧转换为模型所需的格式
img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img.astype(np.float32) / 255.0
# 使用YoloV5模型检测目标
with torch.no_grad():
detections = model(torch.from_numpy(img))
detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)
# 将检测到的目标位置信息保存到文件中
with open(output_file, 'a') as f:
for detection in detections[0]:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection.tolist()
f.write(f'{x1},{y1},{x2},{y2},{conf},{cls}\n')
# 显示检测结果
for detection in detections[0]:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection.tolist()
cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, f'{cls:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
# 按下q键退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这个代码将检测到的目标位置信息保存到名为"detections.txt"的文件中。您可以在需要的时候读取这个文件,并使用保存的位置信息来进行后续处理。
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