用Python写出yolov5和paddleocr的模型串接代码

以下是使用Python编写的YoloV5和PaddleOCR模型串接代码：

import paddleocr
import
import numpy as np
from yolov5 import
from PIL import Image

# 初始化PaddleOCR模型
ocr = paddleocr.OCR()

# 加载YoloV5模型
model torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 定义目标类别
classes = ['person', 'car', 'truck']

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# YoloV5检测
results = detect(model, img, classes)

# 提取检测到的目标区域
boxes = []
for result in results:
    boxes.append(result[0:4])

# 将检测到的目标区域进行OCR识别
for box in boxes:
    x1, y1, x2, y2 = box
    crop_img = img[y1:y2, x1:x2]
    pil_img = Image.fromarray(crop_img)
    ocr_results = ocr(pil_img)
    print(ocr_results)

首先，我们使用`paddleocr.OCR()`函数初始化PaddleOCR模型。接着，我们使用`torch.hub.load()`函数从`ultralytics/yolov5`仓库加载YoloV5模型。然后，我们定义了目标类别为人、车和卡车。接下来，我们读取测试图像并将其转换为RGB格式。

然后，我们使用YoloV5模型进行目标检测，并提取检测到的目标区域。我们循环遍历每个目标区域，并使用PaddleOCR模型进行OCR识别。最后，我们打印OCR识别结果。