使用rk3399pro和yolov5的onnx模型进行检测代码

使用RK3399Pro和YOLOv5的ONNX模型进行检测可以按照以下步骤进行：

1. 安装依赖库：
- 安装OpenCV：`pip install opencv-python`
- 安装ONNX Runtime：`pip install onnxruntime`

2. 下载YOLOv5的ONNX模型：
- 在YOLOv5的GitHub页面（https://github.com/ultralytics/yolov5）上下载已转换为ONNX格式的模型文件 `yolov5s.onnx`。

3. 编写检测代码：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载RK3399Pro上的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头

# 加载YOLOv5的ONNX模型
model = ort.InferenceSession("yolov5s.onnx")

while True:
    # 读取摄像头图像
    ret, frame = cap.read()

    # 图像预处理
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = img.transpose((2, 0, 1))  # 调整通道顺序
    img = np.expand_dims(img, axis=0)  # 增加batch维度

    # 进行目标检测
    input_name = model.get_inputs()[0].name
    output_names = [output.name for output in model.get_outputs()]
    outputs = model.run(output_names, {input_name: img})

    # 解析检测结果
    # 在这里添加解析结果的代码，根据outputs获取目标检测结果

    # 显示结果
    # 在这里添加显示结果的代码，将检测结果绘制在图像上

    # 按下ESC键退出循环
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break

# 释放摄像头和关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，你需要根据具体的模型和硬件要求进行适配和调整。同时，解析检测结果和绘制结果的代码需要根据YOLOv5模型的输出格式进行相应的处理。