C++ yolov5

Yolov5 是一个非常流行的目标检测算法，它使用了深度学习技术来实现实时目标检测。如果你想在 C++ 中使用 Yolov5，你可以参考以下步骤： 1. 首先，你需要下载 Yolov5 的源代码。你可以在 Yolov5 的 GitHub 仓库（https://github.com/ultralytics/yolov5）中找到源代码，并将其克隆到你的本地环境中。 2. 接下来，你需要安装 Yolov5 的依赖项。这些依赖项包括 PyTorch、OpenCV 等。你可以按照源代码仓库中的说明进行安装。 3. 在将 Yolov5 集成到 C++ 项目中之前，你需要在 Python 环境中运行一次 Yolov5 的模型训练，以生成模型的权重文件。你可以使用提供的训练脚本，并根据你的数据集进行配置。 4. 一旦你有了 Yolov5 的权重文件，你可以使用 C++ 来加载模型并进行目标检测。在 C++ 中，你可以使用 OpenCV 来读取图像，并将其传递给 Yolov5 模型进行推理。 这只是一个简单的概述，实际的集成过程可能会更加复杂。如果你想深入了解如何在 C++ 中使用 Yolov5，我建议你参考 Yolov5 的官方文档以及相关的教程和示例代码。

### 使用或实现在C++中的YOLOv5 #### 安装依赖库 为了在C++中使用或实现YOLOv5，首先需要安装必要的依赖项。这通常包括OpenCV用于图像处理以及CUDA和cuDNN如果计划利用GPU加速。 ```bash sudo apt-get install libopencv-dev build-essential cmake git pkg-config python3-pip pip3 install opencv-python numpy ``` 对于CUDA和cuDNN的安装，请访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)并按照说明操作[^1]。 #### 获取预训练模型权重文件 可以从官方GitHub仓库下载YOLOv5的PyTorch版本及其预训练权重文件。这些权重稍后将在转换过程中被加载到C++程序里： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt ``` #### 将PyTorch模型转为ONNX格式 由于直接在C++中调用PyTorch较为复杂，建议先将模型导出成更通用的ONNX格式。可以借助Python脚本完成此过程： ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载模型 dummy_input = torch.zeros(1, 3, 640, 640).to(device) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5s.onnx", export_params=True, opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` #### 编写C++代码读取ONNX模型进行推理 最后一步是在C++项目中集成ONNX Runtime来进行实际的目标检测任务。下面是一个简单的例子展示如何初始化环境、加载模型并对单张图片执行预测： ```cpp #include <onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace Ort; using namespace cv; Environment env(Environment::DefaultLogger(), ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING); SessionOptions session_options; session_options.SetIntraOpNumThreads(1); Session session(env, "./yolov5s.onnx", session_options); // 准备输入数据... Mat img = imread("test.jpg"); resize(img, img, Size(640, 640)); vector<float> input_data((int)(img.total() * img.channels())); memcpy(input_data.data(), img.ptr<uint8_t>(), sizeof(float)*input_data.size()); // 创建Tensor对象作为网络输入... MemoryInfo memory_info = MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault); Value input_tensor = Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), static_cast<size_t>(input_data.size()), {1, 3, 640, 640}); auto outputs = session.Run(RunOptions{nullptr}, &input_tensor.Name(), &input_tensor, 1, nullptr, 0); ``` 通过上述步骤可以在C++应用程序中成功部署YOLOv5目标检测算法。