yolov5环境配置贾志刚
时间: 2025-01-26 16:03:57 浏览: 41
### YOLOv5环境配置教程
#### 使用Visual Studio 2019与OpenCV调用YOLOv5模型
为了成功在Windows环境下通过Visual Studio 2019 (VS2019) 和 OpenCV来加载并运行已经训练完成的YOLOv5模型,前期准备工作至关重要。具体来说,在拥有转换成ONNX格式后的YOLOv5权重文件之后,需按照如下方法设置开发环境[^1]。
#### 安装必要的依赖项
确保安装了最新版本的CMake工具以及Python解释器(建议使用Anaconda发行版),因为这些对于编译特定组件和支持脚本都是必需的。此外,还需下载对应平台预构建二进制包形式发布的OpenCV库及其contrib扩展模块,它们包含了DNN模块在内的更多功能特性[^2]。
#### 配置项目属性
打开Visual Studio解决方案资源管理器中的`Property Manager`视图,针对每一个参与构建的目标分别指定正确的包含路径和链接选项。特别是要加入指向本地安装目录下的include子文件夹作为头文件搜索位置;同时也要告知连接程序去寻找lib静态/动态链接库所在之处。
#### 编写读取ONNX模型代码片段
```cpp
#include <opencv2/dnn.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace dnn;
int main(int argc, char** argv)
{
// 加载 ONNX 模型
Net net = readNetFromONNX("yolov5.onnx");
Mat frame; // 输入图像变量定义
// ...省略其他初始化操作...
// 设置输入blob数据给网络层处理
blobFromImage(frame, inputBlob, 1./255., Size(), Scalar(), true);
net.setInput(inputBlob);
// 执行前向传播计算过程获取检测结果
vector<Mat> outs;
net.forward(outs, getOutputsNames(net));
// 处理输出...
}
```
此段示范展示了如何利用OpenCV提供的接口函数轻松导入预先准备完毕的YOLOv5架构描述文档(.onnx),并通过简单的几行指令即可启动预测流程。
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