zed相机yolo

### ZED相机与YOLO的集成实现物体检测 ZED相机因其双目视觉技术和高精度深度感知能力而成为计算机视觉领域的重要工具[^1]。与此同时，YOLO（You Only Look Once）作为一种高效的目标检测算法，在实时性和准确性方面表现出色。为了将两者结合起来用于物体检测任务，可以按照以下方法构建系统。 #### 数据采集与预处理 ZED SDK 提供了丰富的接口支持多种编程语言，包括 Python 和 C++。通过这些接口可以从 ZED 相机获取 RGB 图像以及对应的深度图数据。对于 YOLO 的输入需求来说，通常只需要 RGB 图像部分作为模型推理的数据源。以下是使用 ZED SDK 获取图像的一个简单示例： ```python import pyzed.sl as sl def initialize_zed_camera(): init_params = sl.InitParameters() init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720 # 设置分辨率 init_params.depth_mode = sl.DEPTH_MODE.PERFORMANCE # 性能优先模式 zed = sl.Camera() status = zed.open(init_params) if status != sl.ERROR_CODE.SUCCESS: print("Failed to open the camera.") exit(1) return zed def capture_frame(zed): image = sl.Mat() runtime_parameters = sl.RuntimeParameters() err = zed.grab(runtime_parameters) if err == sl.ERROR_CODE.SUCCESS: zed.retrieve_image(image, sl.VIEW.LEFT) # 左侧摄像头视图 frame_data = image.get_data()[:,:,:3] # 转换为适合YOLO使用的RGB格式 return frame_data ``` 上述代码展示了如何初始化并捕获来自 ZED 相机的一帧图像。 #### 加载YOLO模型 加载预先训练好的 YOLO 模型以便后续进行目标检测操作。这里以 PyTorch 实现为例展示基本流程： ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' weights_path = './yolov5s.pt' model = attempt_load(weights=weights_path, map_location=device).eval().half() stride = int(model.stride.max()) # 模型步幅 img_size = check_img_size(imgsz=[640], s=stride)[0] if device != 'cpu': model(torch.zeros(1, 3, img_size, img_size).to(device).type_as(next(model.parameters()))) ``` 此段脚本负责读取权重文件并将网络部署至 GPU 或 CPU 上运行环境之中。 #### 推理过程整合 当成功抓拍到一帧画面之后就可以调用已准备完毕的 YOLO 进行预测分析工作啦！ ```python from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from numpy import asarray frame = capture_frame(initialize_zed_camera()) image_tensor = preprocess(frame) # 自定义函数完成尺寸调整和归一化等前处理步骤 pred = model(image_tensor.to(device))[0] detected_objects = postprocess(pred.cpu(), conf_thres=0.4, iou_thres=0.5) annotated_image = draw_boxes_on_image(detected_objects, frame.copy()) cv2.imshow('Object Detection', annotated_image) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): destroyAllWindows() ``` 以上片段实现了从图片摄取直至最终可视化标注整个闭环逻辑链路。 ---