树莓派yolov5摄像头
时间: 2025-06-01 22:29:47 浏览: 17
### 配置 YOLOv5 在树莓派上使用摄像头实现目标检测
要在树莓派上配置 YOLOv5 并通过摄像头实现目标检测,可以按照以下方法操作:
#### 1. 安装依赖环境
确保树莓派的操作系统已更新并安装必要的开发工具包。运行以下命令来设置基础环境:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip git libjpeg-dev zlib1g-dev -y
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
#### 2. 下载 YOLOv5 源码
根据提供的资料[^2],下载 YOLOv5 的 v6.0 版本源码到树莓派主目录下:
```bash
cd ~
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt
```
#### 3. 连接并测试摄像头
连接树莓派专用摄像头模块,并确认其正常工作。如果需要更改默认设备路径,则需重新插拔摄像头以匹配指定的 `/dev/camera1_name` 路径[^3]。
验证摄像头是否可用的方法如下:
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 默认摄像头索引为0
if not cap.isOpened():
print("无法打开摄像头")
else:
ret, frame = cap.read()
if ret:
cv2.imwrite('test_image.jpg', frame)
print("成功保存图像 test_image.jpg")
cap.release()
```
#### 4. 修改模型推理脚本支持实时视频流输入
编辑 `detect.py` 文件中的参数部分,使其能够接收来自摄像头的数据作为输入来源。以下是修改后的核心代码片段:
```python
from utils.dataloaders import LoadStreams, LoadImages
source = '0' # 设置为字符串形式表示调用本地摄像头 (Index=0)
dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=True)
for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset:
...
```
#### 5. 执行目标检测程序
完成上述准备工作之后,在终端执行下列指令启动目标检测应用:
```bash
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source 0
```
其中各选项含义分别为权重文件名、图片尺寸大小、置信度阈值以及数据源位置(此处设为内置摄像机编号)[^1]。
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