yolov7封装调用
时间: 2023-10-23 19:10:43 浏览: 99
Yolov7是一种目标检测算法,它是对Yolov5的改进和升级。如果你想在自己的项目中使用Yolov7进行目标检测,可以使用Yolov7Manager这个类进行封装调用。下面是一个简单的使用Yolov7Manager进行目标检测的例子:
```
from Yolov7Manager import *
weights = './weights/yolov7-tiny.pt'
detector = Yolov7Manager(weights=weights)
img = cv2.imread('D:/test.jpg')
result_list = detector.inference_image(img)
print(result_list)
result
相关问题
yolov5接口调用
对于yolov5的接口调用,可以按照以下步骤进行:
1. 创建YOLOV5的指针对象:在工程目录下的Detection.cpp文件中添加代码,使用Connect类创建一个YOLOV5的指针对象。代码如下:Connect connect; YOLOV5* yolo_dll = connect.Create_YOLOV5_Object(); [1]
2. 封装yolov5的初始化函数:可以将yolov5的初始化函数进行封装,以便供其他平台调用。这样可以实现检测识别功能,并且可以利用其他平台的特性来快速搭建界面,实现图形化编程。 [2]
3. 创建yolo_dll指针:在封装的函数中,创建一个yolo_dll指针对象,用于调用yolov5的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov5 动态链接库DLL导出(tensorrt版本——Labview调用)](https://blog.csdn.net/yezlin/article/details/127687317)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [yolov5 python API(供其他程序调用)](https://blog.csdn.net/qq_46554815/article/details/122778429)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
yolov5 c++封装
将yolov5 detect.py封装可以使用Python的模块化编程思想,将detect.py中的函数封装成一个模块,方便其他程序调用。具体步骤如下:
1. 创建一个新的Python文件,例如yolov5_detect.py。
2. 将detect.py中的函数封装成一个模块,可以使用Python的import语句将detect.py中的函数导入到yolov5_detect.py中。
3. 在yolov5_detect.py中定义一个名为detect的函数,该函数调用detect.py中的函数进行目标检测。
4. 将yolov5_detect.py文件打包成一个Python模块,可以使用Python的setuptools库进行打包。
5. 将打包好的模块安装到Python环境中,可以使用Python的pip命令进行安装。
6. 在其他程序中使用import语句导入yolov5_detect模块,并调用detect函数进行目标检测。
通过封装yolov5 detect.py,可以方便地将目标检测功能集成到其他程序中,提高程序的可复用性和可维护性。