``` import cv2 import torch import numpy as np class MonoDistance: def __init__(self, cam_matrix, person_height=1.7): self.cam_matrix = cam_matrix self.ref_height = person_height def estimate(self, bbox): pixel_height = bbox[3] - bbox[1] return (self.ref_height * self.cam_matrix[1,1]) / pixel_height def main(): # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) # 相机参数 cam_matrix = np.array([[900, 0, 640], [0, 900, 360], [0, 0, 1]]) distance_estimator = MonoDistance(cam_matrix) cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 推理 results = model(frame) detections = results.pandas().xyxy[0] # 处理行人检测 for _, row in detections[detections['name'] == 'person'].iterrows(): x1, y1, x2, y2 = map(int, row[['xmin','ymin','xmax','ymax']]) distance = distance_estimator.estimate((x1,y1,x2,y2)) cv2.rectangle(frame, (x1,y1), (x2,y2), (0,255,0), 2) cv2.putText(frame, f"{distance:.2f}m", (x1,y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0,255,255), 2) cv2.imshow('Demo', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() import cv2 import torch import numpy as np class MonoDistance: def __init__(self, cam_matrix, dist_coeffs, person_height=1.7): self.cam_matrix = cam_matrix # 相机内参矩阵 self.dist_coeffs = dist_coeffs # 畸变系数 self.ref_height = person_height # 行人平均身高 def estimate(self, bbox): # 基于目标高度测距 y2 = bbox[3] y1 = bbox[1] pixel_height = abs(y2 - y1) return (self.ref_height * self.cam_matrix[1, 1]) / pixel_height def main(): # 加载改进模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='weights/best.pt') # 相机标定参数 cam_matrix = np.array([[900, 0, 640], [0, 900, 360], [0, 0, 1]]) dist_coeffs = np.array([-0.12, 0.25, 0, 0]) # 初始化测距模块 distance_estimator = MonoDistance(cam_matrix, dist_coeffs) # 摄像头初始化 cap = cv2.VideoCapture(0) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # YOLOv5检测 results = model(frame) detections = results.pandas().xyxy[0] # 处理每个检测目标 for _, row in detections[detections['name'] == 'person'].iterrows(): x1, y1, x2, y2 = map(int, row[['xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax']]) # 测距计算 distance = distance_estimator.estimate((x1, y1, x2, y2)) # 绘制结果 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f"{distance:.2f}m", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 255), 2) # 显示帧率 cv2.putText(frame, f"FPS: {model.fps:.1f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow('Pedestrian Detection', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main()```修改上述代码，并详细指导用户如何把代码中yolov5模型，换成用户本地部署好的yolov5模型

<think>好的，用户希望将现有的YOLOv5模型替换成本地部署好的模型。首先，我需要仔细看看用户提供的代码。看起来用户有两个版本的代码，第一个可能是一个基础版本，第二个是改进版，包含了相机畸变校正和其他功能。但用户的问题主要是关于模型替换的，所以可能不需要处理第二个版本的所有改动。 首先，用户当前的代码中使用的是`torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)`来加载模型，这是从官方仓库直接下载预训练的模型。而用户想要替换成本地训练好的模型，通常本地模型是保存为.pt文件，比如在第二个代码中，路径是'weights/best.pt'，所以需要修改模型加载的方式。 接下来，我需要确定用户本地模型的路径是否正确。用户需要确认自己的模型文件位置，比如是否在项目根目录下的weights文件夹中，或者别的路径。另外，用户是否使用了自定义训练，如果是的话，可能需要使用`custom`参数来加载模型，而不是预训练的模型名称。 然后，代码中的`model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='weights/best.pt')`这一行是否正确？需要检查YOLOv5的文档，确认加载本地模型的正确方法。记得YOLOv5的custom模式是用来加载本地权重的，所以这里的写法是对的。但用户需要确保路径正确，并且模型文件存在。 另外，用户可能需要安装正确版本的依赖库，比如torch、torchvision，以及YOLOv5的具体版本。如果本地模型是在特定版本下训练的，可能需要匹配版本，否则可能会出现兼容性问题。 还有，用户代码中有两个main函数，这可能是一个错误，需要检查是否是复制粘贴的问题。用户需要确保代码结构正确，只有一个main函数入口，或者根据需要进行整合。 还有一个需要注意的地方是，在第二个版本的代码中，MonoDistance类初始化时新增了dist_coeffs参数，但估计距离的方法并没有使用这个参数。可能用户需要处理图像畸变校正，比如在检测前对帧进行去畸变处理。否则，即使有畸变参数，也不会影响测距结果。所以需要指导用户在读取帧后，先进行畸变校正，再传入模型进行检测，这样检测的边界框才是基于校正后的图像，测距才会准确。 总结修改步骤： 1. 修改模型加载路径，使用`custom`和`path`参数指向本地模型文件。 2. 确保本地模型文件路径正确，并且文件存在。 3. 检查是否需要调整输入图像的尺寸或预处理步骤，以匹配本地模型的输入要求。 4. 处理可能的畸变校正，确保检测和测距基于校正后的图像。 5. 处理代码结构问题，比如重复的main函数。 可能的误区是用户可能忘记调整路径，或者模型格式不正确，或者版本不兼容。需要提醒用户注意这些点，并提供相应的解决建议，比如绝对路径、检查文件是否存在、打印调试信息等。 最后，用户可能需要运行测试，确认模型加载成功，检测结果正确，距离估计合理。如果有错误，需要根据错误信息进行排查，比如文件未找到、模型加载错误等。</think>我将分步骤指导你如何替换本地YOLOv5模型，并提供改进建议： 一、核心修改步骤（代码对比见注释） ```python # 原代码（使用官方预训练模型） model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) # 修改后（加载本地模型） model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='your/local/path/best.pt') # 替换为你的实际路径 ``` 二、详细操作指南 1. 路径配置规范： - 推荐使用绝对路径（示例）： ```python path='/home/user/project/weights/best.pt' # Linux path='C:\\project\\weights\\best.pt' # Windows（注意双反斜杠） ``` - 或相对路径（假设模型文件与代码同级）： ```python path='./best.pt' ``` 2. 模型验证方法： ```python # 在加载模型后添加验证代码 print(model.names) # 输出类别标签 test_img = np.zeros((640, 640, 3), dtype=np.uint8) # 创建测试图像 results = model(test_img) # 测试推理 print(results.pandas().xyxy[0]) # 输出检测结果 ``` 3. 必做兼容性检查： ```python # 在模型加载前检查环境 assert torch.__version__ >= '1.8.0', f"当前torch版本{torch.__version__}过低" assert list(map(int, cv2.__version__.split('.'))) >= [4,5,0], "OpenCV版本需4.5+" ``` 三、深度优化建议（根据你的需求选择添加） 1. 图像预处理增强（提升检测精度）： ```python # 在模型加载配置中添加预处理参数 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='your/model.pt', force_reload=True, # 强制刷新模型缓存 autoshape=True, # 自动调整图像尺寸 verbose=False) # 关闭冗余输出 ``` 2. 畸变校正集成（需使用相机标定参数）： ```python # 在while循环内添加畸变校正 ret, frame = cap.read() undistorted = cv2.undistort(frame, distance_estimator.cam_matrix, distance_estimator.dist_coeffs) results = model(undistorted) # 使用校正后的图像进行检测 ``` 3. 性能优化方案： ```python # 在模型加载时启用优化 model.conf = 0.6 # 置信度阈值（默认0.25） model.iou = 0.45 # NMS IoU阈值（默认0.45） model.max_det = 10 # 最大检测数量 model = model.fuse().autoshape() # 模型加速 model = model.half() if torch.cuda.is_available() else model # 半精度推理 ``` 四、常见问题解决方案 1. 路径错误排查： ```python import os print(os.path.exists('your/model.pt')) # 验证路径是否正确 ``` 2. 输入维度适配： ```python # 如果出现维度错误，强制设置输入尺寸 model.imgsz = 1280 # 匹配训练时的输入尺寸 ``` 3. 类别映射验证： ```python # 确保检测的'person'类存在 assert 'person' in model.names.values(), "模型未包含person类别" ``` 五、最终代码整合建议 ```python # 完整模型加载代码示例 def load_custom_model(model_path, conf_thres=0.6): """ 参数说明： model_path: 本地模型路径（必需） conf_thres: 置信度阈值（默认0.6） """ # 环境验证 assert os.path.exists(model_path), f"模型路径不存在: {model_path}" # 加载模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=model_path, force_reload=True, autoshape=True) # 配置参数 model.conf = conf_thres model.iou = 0.45 # 半精度模式（GPU加速） if torch.cuda.is_available(): model = model.half().to('cuda') return model ``` 使用方式： ```python # 在主函数中调用 model = load_custom_model('/your/path/to/model.pt', conf_thres=0.5) ``` 注意事项： 1. 确保模型训练时的图像尺寸与`model.imgsz`一致 2. 如果使用GPU加速，确认已安装CUDA版本的PyTorch 3. 首次加载本地模型可能需要较长时间（约1-5分钟） 4. 建议使用导出为TorchScript格式的模型提升加载速度： ```python model = torch.jit.load('model.torchscript') ```