YOLOv5缺陷识别代码

YOLOv5是一种目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体。在YOLOv5中，缺陷识别是指识别物体中存在的缺陷或瑕疵，例如表面裂纹、变形等。下面是YOLOv5缺陷识别代码的基本介绍：

1. 数据准备：首先需要准备一些缺陷图像的数据集，并进行标注。标注可以使用一些工具如LabelImg等，将缺陷位置以及缺陷类型进行标记。

2. 模型训练：使用YOLOv5模型对数据集进行训练，得到一个缺陷检测的模型。可以使用已经训练好的模型，也可以自己训练一个新的模型。

3. 缺陷检测：使用训练好的模型对新的图像进行缺陷检测。在检测过程中，模型会输出每个检测框的位置和类别，并给出置信度分数。

4. 结果展示：最后将检测结果展示给用户，可以使用一些可视化工具如OpenCV等将检测框和缺陷类型绘制在原始图像上。