首页关于yolov5的车辆检测代码

关于yolov5的车辆检测代码

时间: 2025-01-04 21:23:49 浏览: 50

### YOLOv5 实现车辆检测为了实现基于YOLOv5的车辆检测，可以按照以下方式编写Python脚本。该代码片段涵盖了从模型加载到执行预测的过程。 ```python import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def load_model(): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 加载预训练的小型YOLOv5模型[^1] return model def predict(image_path, model): img = Image.open(image_path) # 打开图片文件 results = model(img) # 使用模型进行推理 df_results = results.pandas().xyxy[0] # 将结果转换为pandas DataFrame以便于查看和操作 filtered_df = df_results[df_results['name'] == 'car'] # 过滤只保留类别名为'car'的结果[^2] for _, row in filtered_df.iterrows(): # 遍历每一辆车的信息并绘制边界框 xmin, ymin, xmax, ymax = int(row.xmin), int(row.ymin), int(row.xmax), int(row.ymax) rect = plt.Rectangle((xmin, ymin), xmax-xmin, ymax-ymin, fill=False, color="red", linewidth=2) plt.gca().add_patch(rect) plt.imshow(img) plt.show() if __name__ == "__main__": yolov5_model = load_model() image_file = "path/to/your/image.jpg" predict(image_file, yolov5_model) ``` 这段代码首先通过`torch.hub`接口下载了一个轻量级版本(`yolov5s`)的YOLOv5模型，并定义了两个函数：一个是用于加载模型；另一个则是接收一张图片路径作为参数来进行目标检测预测。最后，在主程序部分调用了这两个函数来完成整个过程。对于夜间条件下的车辆检测任务而言，上述方法同样适用，因为YOLO系列算法具备良好的泛化能力，能够适应多种环境变化。

阅读全文