哪位大姥，知道yolov5模型训练完了，如果用mss库对屏幕进行适时识别，如何截图然后将图片传入适时监控中

Question

 if __name__ =='__main__':
scr=mss.mss()
monitor={
    "left":0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440}
cv2.namedWindow('SF_TRT',cv2.WND_PROP_VISIBLE)
while True:
    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:
        cv2.destroyALLWINDOWS()  
 
   
 

    
        

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

你的问题主要是关于如何在屏幕适时识别中使用YOLOv5模型进行目标检测，并将截图传入该模型进行识别。这需要结合屏幕截图、YOLOv5模型预测和图像处理等多个步骤。以下是一个基本的实现思路：

首先，你需要确保已经训练好了YOLOv5模型，并且已经安装了必要的库，如mss（用于屏幕截图）、cv2（用于图像处理）以及YOLOv5的Python库（例如yolov5或ultralytics）。下面是一个结合了屏幕截图和YOLOv5目标检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import mss
import yolov5  # 假设你已经安装了yolov5的Python库

# YOLOv5模型配置参数
weights_path = 'yolov5_model_weights.pt'  # YOLOv5模型权重路径
conf_thres = 0.5  # 检测置信度阈值
nms_thres = 0.5  # 非极大值抑制阈值
model = yolov5.models.Detection(weights_path)  # 创建YOLOv5模型实例

if __name__ == '__main__':
    scr = mss.mss()  # 创建屏幕截图对象
    monitor = {  # 定义屏幕的坐标范围，根据你的需要进行调整
        "left": 0, "top": 0, "width": 2560, "height": 1440
    }
    cv2.namedWindow('SF_TRT', cv2.WND_PROP_VISIBLE)  # 创建显示窗口
    cv2.createTrackbar('Confidence Threshold', 'SF_TRT', conf_thres * 100, 100)  # 创建置信度滑动条（可选）
    cv2.createTrackbar('NMS Threshold', 'SF_TRT', nms_thres * 100, 100)  # 创建NMS滑动条（可选）
    while True:  # 持续截图并进行目标检测
        img = scr.grab(monitor)  # 进行屏幕截图
        img = np.array(img)  # 将图像转换为numpy数组格式，以适应YOLOv5模型的需求
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)  # 将图像颜色空间转换为BGR格式（如果使用的是BGR模型的话）
        results = model(img)  # 使用YOLOv5模型进行目标检测，得到检测结果列表（边界框等）
        labels = ['detection']  # 假设这里只是进行通用检测任务，需要换成具体的类别标签数组
        boxes = results[results[:,4]>conf_thres].astype(int)  # 根据置信度阈值过滤检测结果，得到最终的边界框坐标数组
        detections = []  # 存储检测结果的数据结构（如果需要自定义，可添加其他信息）
        for i in range(len(boxes)):  # 对每个检测到的对象进行处理（如绘制边界框等）
            bbox = boxes[i][i].astype(int)  # 获取当前检测框坐标数组，[top, left, width, height]格式（具体取决于YOLO输出格式）
            detections.append([bbox, labels])  # 添加检测结果信息到detections列表中（假设每个检测结果仅对应一个类别标签）            cv2.rectangle(img, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[0]+bbox[2], bbox[1]+bbox[3]), (0, 255, 0), 3)  # 在原图上绘制检测到的边界框（示例操作）cv2.imshow("SF_TRT", img)  # 显示图像，注意在循环中需要调用一次cv2退出循环的条件可以是检测到特定的按键或者事件等k = cv2.waitKey(1) if k % 256 == 27: # 如果按下ESC键退出循环cv2.destroyAllWindows()cv2.waitKey() # 防止程序直接退出，等待用户操作在上面的代码中，我们创建了一个无限循环来持续截取屏幕并进行目标检测，将检测到的边界框显示在屏幕上如果需要的话，可以修改代码以适应你的具体需求（例如保存检测结果到文件等）注意：YOLOv5模型的输出格式和参数可能会因版本不同而有所差异，请确保使用的YOLOv5模型和上面的代码相匹配，并按照具体情况进行相应的调整代码完成后进行测试，以确保正确工作如果遇到任何问题或错误提示，请随时提问以便调整和改进代码的帮助和支持