哪位大姥，知道yolov5已经训练好模型，写完屏幕适时监控，如何让他运行并检测电脑画面(语言-python)

Question

device = torch.device("cuda")
model = torch.hub.load('F:/yolov5-7.0/runs/train/exp4/weights', 'jiangshi',
'F:/yolov5-7.0/runs/train\exp4/weights/best.pt',
source='local', force_reload=False)
if name =='main'

    "left":0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440}
cv2.namedWindow('SF_TRT',cv2.WND_PROP_VISIBLE)
# 截取屏幕
cv2.imshow("SF_TRT")
# 使用模型
model = model.to(device)
# 开始推理

   

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你已经给出了一个基本的框架，下面我会帮你完善这个框架，让它能够运行并检测电脑屏幕的内容。假设你已经安装了必要的库（如torch, cv2等）。下面是一个简化的流程：

1. 导入必要的库。
2. 加载预训练的YOLOv5模型。
3. 设置摄像头或捕获屏幕内容。
4. 使用模型进行目标检测。
5. 显示检测结果。

以下是基于你给出的代码片段的完善版本：

import torch
import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv5模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")  # 判断是否使用CUDA支持的GPU，如果没有则使用CPU
model = torch.hub.load('path_to_your_weights', 'jiangshi', 'best.pt', source='local', force_reload=False)  # 你需要提供准确的路径到weights和best.pt文件
model = model.to(device)  # 将模型移动到指定设备（CPU或GPU）上

# 设置屏幕捕获参数（这里假设你使用的是全屏）
screen_rect = {"left": 0, "top": 0, "width": 2560, "height": 1440}  # 根据你的屏幕大小调整这些值
screen_capture = np.zeros((screen_rect['height'], screen_rect['width'], 3), dtype=np.uint8)  # 创建空白屏幕数组，用来存放屏幕内容
screenshot = cv2.GrabScreen()  # 使用cv2的GrabScreen函数获取屏幕截图，注意这个函数在某些环境中可能不可用，你可能需要其他方式来捕获屏幕内容
if screenshot is not None:  # 如果截图成功，将其保存到上面创建的数组中并转换为numpy格式（为了torch可以处理）
    screen_capture = np.array(screenshot)  # 将截图转换为numpy数组格式并保存到screen_capture中，方便后续处理
    screen_capture = cv2.cvtColor(screen_capture, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # 将图像转换为RGB格式以适应YOLO模型输入需求（通常是BGR格式）
else:  # 如果截图失败则给出提示信息（这可能是由于没有可用的截图功能）并退出程序，这取决于你的系统环境和权限设置
    print("Error: Unable to capture screen.")  # 打印错误消息并退出程序或给出其他提示信息（根据你的需求）
    exit()  # 结束程序执行（可选）或给出其他提示信息（根据你的需求）... 其他相关代码，例如用于视频流或窗口处理等部分可以继续在下面补充完成。在你的环境中配置完毕后开始进行检测和处理工作。具体实现取决于你的需求和环境配置。这里只是一个基本的框架示例。你可以根据需要添加更多的功能，例如实时视频流处理、窗口管理、检测结果可视化等。注意：由于YOLOv5模型的输入通常是图像数据，因此你需要将捕获的屏幕内容转换为适当的格式并传递给模型进行推理。此外，你可能还需要处理模型的输出数据以获取检测结果，并在屏幕上展示这些信息（如框选检测对象等）。这部分工作需要你根据自己的需求来实现和完善。总的来说，这段代码的核心是将屏幕捕获的图像送入YOLOv5模型进行目标检测，并在屏幕上展示检测结果。你可以根据自己的需求和环境配置来扩展和完善这段代码。如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问！这里只是一个起点，帮助你开始构建你的目标检测系统。根据你的需求和场景，可能还需要进一步的定制和优化。请确保你的系统已经安装了所有必要的库和依赖项，包括torch、cv2等，以便这段代码可以正常工作。如果你有更多具体的问题或需要进一步指导，请告诉我！我将尽力帮助你！另外，请注意YOLOv5模型的输入通常需要是固定大小的图像（例如常见的输入大小为640x640）。因此在实际应用中你可能需要对捕获的屏幕内容进行缩放和调整以适应模型的输入要求。如果你正在使用自定义的数据集或特定的应用场景，可能还需要额外的预处理和后处理步骤来适应你的数据或需求。在实际应用中请根据你的具体情况进行调整和优化。最后需要注意的是，YOLOv5是一个非常强大和复杂的模型，在首次使用时可能需要进行适当的训练和调优才能取得最佳的检测结果。在启动系统之前确保你已经进行了充分的训练和验证过程以确保模型的准确性和性能。如果你遇到任何关于训练或调优的问题，我会尽力提供帮助和建议！