yolov5调用外接摄像头检测

要在YOLOv5中调用外部摄像头进行检测，可以使用OpenCV库来实现。以下是一个简单的例子：

import cv2
import torch
import numpy as np

# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

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

    # 调整帧大小
    frame = cv2.resize(frame, (640, 640))

    # 将帧转换为RGB格式
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 将帧转换为PyTorch张量
    tensor = torch.from_numpy(frame)

    # 运行YOLOv5检测
    results = model(tensor)

    # 获取检测结果
    detections = results.pandas().xyxy[0]

    # 在帧上绘制边界框
    for _, row in detections.iterrows():
        left, top, right, bottom = row[['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']].astype(int)
        cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)

    # 显示帧
    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
cap.release()

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()

这个例子会打开默认摄像头，并使用YOLOv5模型进行检测。你可以根据需要调整帧大小和模型类型。