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YoloV5实时推理最短的代码

YoloV5实时推理最简单代码

import cv2
import torch# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')# 使用CPU或GPU进行推理
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)# 打开摄像头(默认摄像头)
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 读取摄像头帧ret, frame = cap.read()if not ret:break# 进行推理results = model(frame)# 获取检测结果的图像output_img = results.render()[0]# 显示图像cv2.imshow('YOLOv5', output_img)# 检测键盘输入,按 'q' 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
  1. 导入必要的库:
    • cv2:OpenCV库,用于图像和视频处理。
    • torch:PyTorch库,用于加载和运行YOLOv5模型。
  2. 加载YOLOv5模型:
    • 使用torch.hub.load函数从指定的GitHub仓库 'ultralytics/yolov5' 中加载YOLOv5模型 'yolov5s'(小型版本)。模型将自动下载并加载。
  3. 确定推理设备:
    • 根据系统是否支持CUDA(GPU加速),选择在GPU(‘cuda’)或CPU(‘cpu’)上执行模型推理。
  4. 打开摄像头:
    • 使用cv2.VideoCapture打开默认的摄像头(通常是计算机内置摄像头或外部摄像头)。
  5. 进入主循环:
    • 使用while True创建一个无限循环,以连续地从摄像头获取帧并进行目标检测。
  6. 读取摄像头帧:
    • 使用cap.read()方法读取摄像头的下一帧图像。ret表示成功与否,frame包含捕获的图像。
  7. 进行推理:
    • 将读取的帧传递给YOLOv5模型进行目标检测,结果存储在results中。
  8. 获取检测结果的图像:
    • 使用results.render()方法获取包含检测框和标签的图像,这里使用索引 [0] 表示获取第一帧的检测结果。
  9. 显示图像:
    • 使用cv2.imshow()方法在名为’YOLOv5’的窗口中显示检测结果图像。
  10. 检测键盘输入:
    • 使用cv2.waitKey(1)检测键盘输入,等待1毫秒。如果按下键盘上的 ‘q’ 键(ASCII码为0x71),则退出循环。
  11. 释放摄像头并关闭窗口:
    • 在循环结束后,释放摄像头资源(cap.release())并关闭显示窗口(cv2.destroyAllWindows())。

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