哪位大姥，yolov5知道屏幕适时监控写完，如果想让它检测电脑屏幕，并检测到训练好的模型，应该怎么办

Question

model

    "left":0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440}
cv2.namedWindow('SF_TRT',cv2.WND_PROP_VISIBLE)

    img=scr.grab(monitor)
    img=np.array(img)
    img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGRA2BGR)
    cv2.imshow("SF_TRT",img)
    k=cv2.waitKey(1)
    if k % 256 == 27
# 截取屏幕
cv2.imshow("SF_TRT")
# 使用模型
model = model.to(device)
# 开始推理

 

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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你好！看起来你正在使用 Python 和 YOLOv5 来进行实时目标检测。我会根据你的问题，一步步帮你解决。

1. 设置屏幕监控区域： 要监控整个屏幕，你需要使用 scrcpy 或类似的库来捕获屏幕。确保 monitor 变量正确定义，通常它是一个字典，包含屏幕的左上角坐标和屏幕尺寸。你已经提供了一个示例，看起来已经设置好了。

2. 屏幕截图转换： 你已经有了将屏幕截图转换为模型输入格式的代码。这里是一些关键步骤：

   • 使用 scr.grab(monitor) 来捕获屏幕。
   • 将截图转换为 NumPy 数组。
   • 使用 cv2.cvtColor 将颜色空间从 BGR 转换为 RGB（如果模型需要）。

3. 加载 YOLOv5 模型： 使用 PyTorch 加载模型到 GPU 或 CPU。首先，确保你已经安装了 PyTorch 和 CUDA（如果使用 GPU）。然后，你可以这样加载模型：

   model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
   

   然后，将模型设置为评估模式并将其移动到适当的设备：

   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   model = model.to(device).eval()
   

4. 应用 YOLOv5 模型进行实时目标检测： 对于捕获的每一帧图像，你需要进行以下操作：

   • 将图像调整为模型输入所需的大小。
   • 将图像转换为模型的输入格式（通常是一个批次的张量）。
   • 使用模型进行推理。
   • 处理模型的输出，绘制检测到的边界框。

5. 处理按键事件： 你的代码中有一个按键事件的判断，但是语法有误。正确的语法应该是：

   if k == 27:  # 27 是 ESC 键的 ASCII 码
       break  # 退出循环
   

   确保你的循环结构允许使用 break 来退出。

6. 参考链接：

   • YOLOv5 GitHub
   • PyTorch 官方文档
   • OpenCV 官方文档

确保你的环境已经安装了所有必要的库，并且你已经正确配置了你的开发环境。如果你在实现过程中遇到任何问题，随时可以回来提问。祝你编程愉快！