yolov5 onnx模型推理python
时间: 2023-09-02 07:11:57 浏览: 60
要在Python中使用YOLOv5 ONNX模型进行推理,需要使用ONNX Runtime库。下面是一个简单的示例代码,假设您已经安装了ONNX Runtime库:
```python
import onnxruntime as ort
import cv2
import numpy as np
# 加载ONNX模型
model_path = 'yolov5.onnx'
sess = ort.InferenceSession(model_path)
# 加载图像并进行预处理
img_path = 'test.jpg'
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = cv2.resize(img, (640, 640))
img = img.transpose((2, 0, 1)) # 调整通道顺序
img = img[np.newaxis, ...].astype(np.float32) # 添加batch维度
# 进行推理
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
results = sess.run([output_name], {input_name: img})
# 处理输出结果
output = results[0]
boxes = output[:, :, :4]
scores = output[:, :, 4:]
```
代码中,我们首先加载了YOLOv5 ONNX模型,并使用ONNX Runtime创建了一个会话。然后,我们加载了输入图像,并对其进行了预处理,使其与模型输入匹配。接下来,我们使用会话进行推理,得到了输出结果。最后,我们从输出中提取了检测框和置信度得分。请注意,这只是一个简单的示例代码,您可能需要进一步处理输出结果以满足您的需求。