yOLOV5中加入图像深度检测模型相关的代码

以下是一段使用深度检测模型的代码示例，可以用于在YOLOv5中实现图像深度检测：

import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision

# 加载深度检测模型
model = torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

# 加载深度估计模型
depth_model = torch.hub.load('intel-isl/MiDaS', 'MiDaS')

# 图片路径
image_path = "image.jpg"

# 加载图像并转换为张量
image = cv2.imread(image_path)
image_tensor = torch.from_numpy(image).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float()

# 运行深度估计模型并将深度图转换为灰度图
depth_map = depth_model(image_tensor)[0]
depth_map_gray = np.array(depth_map.squeeze().detach().cpu() * 255, dtype=np.uint8)

# 对图像进行预处理以适应深度检测模型
image_tensor /= 255.0
image_tensor -= torch.tensor([0.485, 0.456, 0.406]).unsqueeze(0).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
image_tensor /= torch.tensor([0.229, 0.224, 0.225]).unsqueeze(0).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)

# 运行深度检测模型
outputs = model(image_tensor)

# 提取检测结果的边界框、分数和掩膜
boxes = np.array(outputs[0]['boxes'].detach().cpu())
scores = np.array(outputs[0]['scores'].detach().cpu())
masks = np.array(outputs[0]['masks'].detach().cpu())

# 过滤掉低置信度的检测结果
indices = np.where(scores > 0.5)[0]
boxes = boxes[indices]
masks = masks[indices]

# 在原始图像上绘制检测结果
for box, mask in zip(boxes, masks):
    x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
    mask = cv2.resize(mask.transpose(), (x2 - x1, y2 - y1))
    mask = (mask > 0.5).astype(np.uint8)
    depth_box = depth_map_gray[y1:y2, x1:x2]
    depth_mask = cv2.bitwise_and(depth_box, depth_box, mask=mask)
    print("Depth:", depth_mask.mean())
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
    cv2.imshow("mask", mask)
    cv2.imshow("depth_mask", depth_mask)
    
# 显示结果
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)

该示例代码首先加载了Mask R-CNN模型和MiDaS模型，并使用MiDaS模型对输入图像进行深度估计。然后，它将输入图像进行预处理以适应Mask R-CNN模型，并运行该模型来检测图像中的对象。最后，它提取了边界框、分数和掩膜，并在原始图像上绘制出检测结果。在绘制检测结果时，它还使用检测到的掩膜和深度图像素之间的按位和运算来估计检测到对象的平均深度。