rdk x5自带的yolov5调用摄像头

### YOLOv5在RDK X5上的摄像头目标检测实现 要在RDK X5平台上使用YOLOv5模型调用摄像头进行目标检测，可以通过以下方式完成： #### 1. **环境准备** 确保RDK X5平台已安装必要的依赖库和框架。通常情况下，YOLOv5需要Python环境支持，并且依赖于PyTorch深度学习框架。可以在RDK X5上设置如下环境： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install opencv-python matplotlib numpy git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 上述命令会克隆YOLOv5仓库并安装所需的依赖项[^1]。 #### 2. **摄像头接入与图像采集** RDK X5具备丰富的接口资源，能够方便地连接外部设备，如USB摄像头或IP摄像头。通过OpenCV库可以从摄像头捕获实时视频流： ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用默认摄像头索引0 if not cap.isOpened(): raise IOError("无法打开摄像头") while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 显示当前帧（仅用于调试） cv2.imshow('Camera Feed', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 此代码片段展示了如何初始化摄像头并读取每一帧图像[^3]。 #### 3. **集成YOLOv5模型** 加载预训练的YOLOv5模型并对每帧图像执行目标检测。以下是完整的代码示例： ```python import cv2 from yolov5.models.experimental import attempt_load from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords from yolov5.utils.plots import Annotator # 加载YOLOv5模型 weights_path = 'yolov5s.pt' # 替换为实际权重文件路径 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights=weights_path, map_location=device) # 设置模型参数 img_size = 640 conf_thres = 0.4 iou_thres = 0.45 cap = cv2.VideoCapture(0) if not cap.isOpened(): raise IOError("无法打开摄像头") while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break img = letterbox(frame, new_shape=img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).astype('float32') / 255.0 img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).to(device) pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0] annotator = Annotator(frame.copy(), line_width=2, example='class') if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) label = f'{model.names[c]} {conf:.2f}' annotator.box_label(xyxy, label, color=(0, 255, 0)) result_frame = annotator.result() cv2.imshow('Object Detection', result_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 该脚本实现了从摄像头获取图像、运行YOLOv5推理并将结果可视化的过程^。 #### 4. **性能优化与实时性保障** 由于RDK X5硬件的强大计算能力，在实时场景下应特别关注系统延时问题。建议采取以下措施提升效率： - 减少输入分辨率以降低处理负担； - 调整置信度阈值`conf_thres`过滤低质量预测； - 利用GPU加速推断过程； 这些策略有助于满足实时性需求[^2]。 --- ###