Yolov5实际运用

Question

需要根据视频中某个东西在画面里消失进行计数 这个应该如何实现呢 我知道大概要用一帧一帧的检测框大小逐渐减小来实现 但是不知道怎么改代码

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

好的，我已经详细了解了您的问题。首先，我们需要确定的是目标检测的具体任务是什么？是对于运动物体还是静止物体？

对于运动物体的目标检测，可以考虑使用 Faster R-CNN、YOLOv5 等基于卷积神经网络的方法。这里以 YOLOv5 为例，我们将按照以下步骤操作：

1. 首先，我们需要安装所需的库，例如 numpy 和 torch。

2. 接下来，我们需要准备一个训练数据集，包括输入图像和对应的标签。

3. 然后，我们可以使用 PyTorch 或者 TensorFlow 进行模型训练。

4. 训练完成后，我们可以通过调整参数（比如 anchor box 的大小）和优化器（比如 Adam）进一步提高模型的性能。

关于计数的问题，其实我们可以使用一些现有的工具来实现。例如，OpenCV 提供了一个叫做 CenterNet 的工具，它可以用来计算视频中某个物体的运动轨迹。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 CenterNet 来计算视频中某个物体的运动轨迹：

import cv2

# 加载 OpenCV 库
cv2.io.read_video("input.mp4", "frame")

# 使用 CenterNet 来计算轨迹
centernet = cv2.dnn.readNetFromDarknet('darknet94', 'centernet')

前景_color = (0, 255, 0)  # 前景颜色
prediction = centernet.predict(frame)[0][0]  # 识别到的物体位置
motion_box = centernet.box prediction

以上代码中，input.mp4 是输入的视频文件，frame 是当前帧。frame 中的每个像素都是视频帧的一部分，我们需要将其与预训练的预测器（在这个例子中是 centernet）一起解码，并得到每个物体的位置。

请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要对代码进行更多的修改和优化。如果你有任何具体的问题，欢迎随时向我提问。