哪位大姥，知道yolov5在不加入边框情况下 ，进行屏幕识别为什么我的代码无法出现屏幕识别

Question

model = torch.hub.load('F:\yolov5-7.0', 'custom', 'F:\yolov5-7.0/runs/train/exp4/weights/best.pt',
source='local') # 你需要提供准确的路径到weights和best.pt文件
model = model.to(device)
model.conf = 0.3
if name == 'main'

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
    img = scr.grab(monitor)  # 进行屏幕截图

    
 
   
    

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你给出的代码片段来看，你正在尝试使用YOLOv5模型进行屏幕识别，但似乎遇到了问题。首先，我们需要确保你正确设置了YOLOv5模型，并正确地进行了屏幕截图操作。这里有一些可能的解决步骤和注意事项：

1. 确保YOLOv5模型正确加载: 你已经加载了YOLOv5模型，这是正确的第一步。但你需要确保提供的路径是正确的，并且该路径下的best.pt文件确实存在。你也需要将模型移动到指定的设备上（如GPU）。
2. 屏幕截图: 你使用了scr.grab(monitor)进行屏幕截图。你需要确保scr对象已经正确初始化，并且monitor字典定义了屏幕的坐标范围。此外，截图得到的图像需要是YOLOv5模型可以接受的格式和尺寸。
3. 缺少图像预处理: 在将图像传递给YOLOv5模型之前，通常需要对其进行预处理，如调整尺寸、归一化等。你的代码中似乎缺少了这一步。
4. 运行检测: 你需要运行检测代码来使模型在图像上进行预测。这部分代码在你的片段中并没有出现。

基于以上分析，以下是一个简化的代码示例，展示如何加载YOLOv5模型、进行屏幕截图并运行检测：

import torch
import cv2
from PIL import Image
import numpy as np

# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('yolov5', 'custom', 'path_to_weights/best.pt', source='local')  # 请提供准确的路径
model = model.to(device)  # 指定设备，如有GPU则使用GPU

# 定义屏幕区域并进行截图
monitor = {"left": 0, "top": 0, "width": 2560, "height": 1440}  # 根据需要调整坐标范围
screenshot = scr.grab(monitor)  # 确保scr对象已初始化
screenshot = np.array(screenshot)  # 将截图转换为numpy数组
screenshot = cv2.cvtColor(screenshot, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # OpenCV默认使用BGR格式，转换为RGB格式

# 运行检测
results = model(screenshot)  # 使用YOLOv5模型进行预测

请注意，这个示例代码可能需要根据你的具体环境和YOLOv5版本进行调整。确保你已经正确安装了所有必要的库（如torch、cv2等），并且你的环境配置正确。如果你遇到任何错误或问题，请提供更多详细信息以便我能更准确地帮助你解决问题。