yolov5 detect.py 摄像头

在YoloV5的`detect.py`中，打开摄像头的代码可以在`detect()`函数中找到，具体代码如下： ```python def detect(): ... # 如果使用摄像头，打开摄像头并获取视频流 if opt.source == '0' or opt.source.startswith('rtsp') or opt.source.startswith('http'): # 打开摄像头或者视频流 view_img = True cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(opt.source, img_size=imgsz) else: # 读取本地视频文件 save_img = True dataset = LoadImages(opt.source, img_size=imgsz) # 读取模型 model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model imgsz = check_img_size(imgsz, s=model.stride.max()) # check img_size if half: model.half() # to FP16 # 获取类别名称 names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names # 进行推理 results = [] for path, img, im0s, vid_cap in dataset: # img : 当前帧的缩放后的图片 # im0s : 当前帧的原图 # 进行检测 t1 = torch_utils.time_synchronized() img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 获取预测结果 pred = model(img, augment=opt.augment)[0] # 进行后处理 pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=agnostic_nms, max_det=max_det) t2 = torch_utils.time_synchronized() # 输出当前帧信息 for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i] else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) txt_path = str(Path(out) / Path(p).stem) + (f'_{frame_i:06d}' if save_img else '') s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3) # Print time (inference + NMS) print(f'{s}Done. ({t2 - t1:.3f}s)') # Stream results if view_img: cv2.imshow(str(p), im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)') ``` 在上面的代码中，如果`opt.source`为`0`或者以`rtsp`或`http`开头，则表示打开摄像头或视频流，代码中会调用`LoadStreams`函数加载视频流。在`for path, img, im0s, vid_cap in dataset:`这一行代码中，`img`表示当前帧的缩放后的图片，`im0s`表示当前帧的原图。在代码中，会对当前帧的图片进行目标检测，并对检测结果进行后处理，最后将结果输出到屏幕上或保存到本地。如果需要显示视频流，则调用`cv2.imshow`函数将当前帧的原图显示到屏幕上。

### 回答1： YOLOv5是一个流行的目标检测算法，detect.py是它的一个脚本，可以用于在图片、视频或者摄像头视频流中实时检测物体。 使用detect.py进行目标检测，需要指定模型文件的路径和检测数据的路径，以及其他一些参数。其中，模型文件一般是.pt文件，可以在YOLOv5的官方GitHub仓库中下载。检测数据可以是单张图片、视频文件或者摄像头视频流。 以下是一个使用detect.py进行目标检测的示例命令： ``` python detect.py --weights path/to/weights/file.pt --source path/to/source/file ``` 其中，`--weights`指定模型文件的路径，`--source`指定检测数据的路径。如果要在摄像头视频流中进行实时检测，可以将`--source`的值设置为`0`。 除了上述两个参数外，还可以使用其他参数进行配置，例如`--img-size`指定输入图片的大小，`--conf-thres`指定置信度阈值等等。具体可以参考YOLOv5官方文档进行设置。 ### 回答2： YOLOv5是目前颇为流行的目标检测模型，其作者发布了一份detect.py的代码，方便使用者快速调用模型进行目标检测。下面，我将为大家详细介绍YOLOv5的detect.py调用流程，供学习参考。 1. 准备YOLOv5模型和待检测图片 在使用detect.py进行目标检测之前，需要准备好YOLOv5模型和待检测的图片。YOLOv5模型可以在GitHub上进行下载，也可以通过训练自己的模型得到。待检测的图片可以是单张图片，也可以是一个文件夹内的多张图片。 2. 修改detect.py配置 在使用detect.py进行目标检测时，需要先修改配置文件。在detect.py代码中，提供了一个默认的配置文件，在这个默认文件中，我们需要修改一些参数，来满足我们的需求。比较常用的参数有以下几个： * --weights：表示模型权重的路径，对应着我们下载或训练得到的YOLOv5模型文件。（如：--weights yolov5s.pt） * --source：表示待检测的图片或图片所在文件夹的路径。（如：--source ~/images） * --img-size：表示输入图片的大小，单位是像素。一般情况下，如果待检测的图片尺寸比较大，我们可以将其缩小，加速检测速度。（如：--img-size 640） 3. 运行detect.py代码 在配置detect.py文件之后，我们就可以运行代码，开始进行目标检测了。在Linux/MacOS系统中，我们可以打开终端，进入detect.py所在的目录，然后输入以下命令： python3 detect.py --weights yolov5s.pt --source ~/images --img-size 640 其中，后面的参数就是我们在配置文件中设置的参数。如果是Windows系统，就可以在CMD里面运行。 4. 查看检测结果 在detect.py代码运行结束之后，我们可以在控制台中看到目标检测的结果。同时，我们也可以将结果可视化，将检测结果绘制在原始图片上，以便更加直观地查看。detect.py提供了绘制结果的功能。我们只需要添加一个“--save-txt”参数，并将其设置为True，即可将检测结果保存在txt文件中。同时，我们还需要添加一个“--save-conf”参数，并将其设置为True，这样就可以将检测框边缘绘制颜色相同的框，将检测边缘颜色区分度更加明显。 综上所述，YOLOv5的detect.py调用流程分为修改配置、运行代码和查看结果三个步骤，通过详细介绍以上三个步骤，我相信学习者可以更好地理解和掌握这一过程。 ### 回答3： YOLOv5是一种先进的目标检测算法，可以根据图像中的物体种类和位置自动识别物体。YOLOv5的detect.py是一个用于目标检测的Python脚本，可以对单张图片或视频流进行预测。 使用detect.py进行目标检测需要进行以下步骤： 1.下载模型：在运行detect.py之前，需要下载并训练YOLOv5模型。模型可以在官方网站上获取，也可以从GitHub上克隆YOLOv5的源代码仓库。下载完成后，将模型文件保存在本地。 2.安装依赖：在运行detect.py之前，需要安装一些依赖包。这些包包括torch、opencv-python、matplotlib和numpy等。这些包可以使用pip安装，在命令行中输入pip install即可。 3.配置参数：在使用detect.py进行目标检测之前，需要配置一些参数。这些参数包括模型路径、输入图像的大小、阈值、设备等。这些参数可以在命令行中设置，也可以在detect.py文件中修改。 4.运行detect.py：在配置完成参数之后，可以在命令行中输入python detect.py执行目标检测程序。detect.py会读取输入图像，并使用YOLOv5模型进行预测。预测完成后，结果会以图像的方式呈现出来，显示出检测到的物体以及其坐标位置和置信度。 总之，YOLOv5 detect.py调用是一种非常强大的目标检测方法，能够在短时间内准确地识别出图像中的物体。通过合理的配置和使用，可以快速实现目标检测的自动化。