哪位大姥，知道yolov5模型训练成功，屏幕识别写完，如何在识别上出现边框

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)  # 创建显示窗口
while True:# 持续截图并进行目标检测
    img = cv2.resize(img, (640, 640))  # 调整图像大小
    img = img / 255.0  # 归一化
    img = img.transpose((2, 0, 1))  # 转换通道顺序
    results = model(img)
    cv2.imshow('SF_TRT',img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k % 256 == 27:
        break
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

---

您好！很高兴帮助您解决问题。根据您提供的信息，您已经成功训练了 YOLOv5 模型，并希望在识别目标时在屏幕上显示边框。下面是一些步骤和代码示例，帮助您实现这个功能：

1. 加载模型：您已经加载了模型，并且设置了置信度阈值。

2. 屏幕截图：您需要使用 cv2 库来获取屏幕截图。可以使用 cv2.VideoCapture 来捕获屏幕。

3. 图像处理：调整图像大小和归一化您已经做了。

4. 目标检测：使用模型对图像进行目标检测。

5. 绘制边框：使用 cv2.rectangle 函数在检测到的目标周围绘制边框。

6. 显示结果：使用 cv2.imshow 显示处理后的图像。

7. 退出程序：按下 Esc 键退出循环。

下面是一段示例代码，演示了如何实现上述功能：

import cv2
import torch

# 加载模型
model = torch.hub.load('F:\yolov5-7.0', 'custom', 'F:\yolov5-7.0/runs/train/exp4/weights/best.pt', source='local')
model = model.to(device)
model.conf = 0.3

# 捕获屏幕
cap = cv2.VideoCapture(monitor['left'], cv2.CAP_DSHOW)  # 假设使用DirectShow捕获屏幕

if __name__ == '__main__':
    while True:
        ret, frame = cap.read()  # 读取屏幕截图
        if not ret:
            break
        
        # 图像处理
        frame = cv2.resize(frame, (640, 640))
        frame = frame / 255.0
        frame = frame.transpose((2, 0, 1))  # 转换通道顺序
        
        # 目标检测
        results = model(frame.unsqueeze(0))  # 模型需要batch dimension
        
        # 绘制边框
        for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0].cpu().numpy():
            if conf > model.conf:
                label = f"{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}"
                plot_one_box(xyxy, frame, label=label, color=(255, 0, 0), line_thickness=3)
        
        # 显示结果
        cv2.imshow('SF_TRT', frame)
        k = cv2.waitKey(1)
        if k % 256 == 27:  # 27是Esc键的ASCII码
            break

    cv2.destroyAllWindows()
    cap.release()

请注意，上面的代码中 plot_one_box 函数用于绘制边框，您需要自己实现这个函数，或者使用 YOLOv5 库中提供的函数。另外，cv2.VideoCapture 的第一个参数需要根据您使用的捕获方式进行调整。

希望这些信息对您有帮助！如果您需要进一步的帮助，或者需要实现 plot_one_box 函数的示例，请随时告诉我。