哪位大姥，知道yolov5用mss库，如何在视频中物体出现边框

Question

monitor = 
    "left": 0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440 }
cv2.namedWindow('SF_TRT', cv2.WND_PROP_VISIBLE
 
    img = np.array(img)  
    cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGRA2BGR)  
    results = model(img)
    k = cv2.waitKey(1)
    if k % 256 == 2
cv2.destroyAllWindows()

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从你的问题来看，你正在尝试使用YOLOv5模型和mss库在视频中的物体上添加边框。不过你的代码片段不完整且有语法错误，我会尝试帮你完善并解释如何实现。假设你已经正确安装了YOLOv5模型和mss库，以下是一个基本的实现流程：

首先，确保你已经定义了monitor变量并正确设置了窗口的属性。然后你需要循环读取视频帧，对每一帧应用YOLOv5模型并获取检测结果。最后，使用mss库在检测到的物体周围添加边框。

以下是一个简化的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import yolov5  # 确保你已经安装了yolov5的相关库
from mss import mss  # 确保你已经安装了mss库

# 设置你的monitor变量和其他相关参数
monitor = {
    "left": 0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440
}

# 初始化YOLOv5模型和mss对象
yolov5_model = yolov5.detect()  # 请确保你已经正确加载了YOLOv5模型
monitor_capture = mss()  # 初始化mss对象用于捕捉桌面区域

while True:  # 循环读取视频帧
    img_name = monitor_capture.grab(monitor)  # 从桌面区域捕捉一帧图像
    img = np.array(img_name)  # 将图像数据转换为numpy数组
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)  # 将图像从BGRA格式转换为BGR格式
    results = yolov5_model.detect_objects(img)  # 使用YOLOv5模型检测物体
    results.draw_boxes_labels_on_image(img)  # 在图像上绘制检测到的物体的边框和标签（这一步假设YOLOv5模型返回的结果中包含这些信息）
    cv2.imshow('SF_TRT', img)  # 显示带有边框的图像
    k = cv2.waitKey(1)  # 等待键盘输入，以便可以手动停止循环（例如按下ESC键）
    if k % 256 == 27:  # 如果按下ESC键，退出循环并关闭窗口
        break
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有打开的窗口

请注意，这个代码示例假设你已经正确安装了YOLOv5模型和mss库，并且YOLOv5模型的输出包含检测到的物体的位置和类别信息。你可能需要根据实际情况调整代码以适应你的具体需求和环境。此外，这个示例代码只是一个基本的框架，你可能还需要处理其他细节，比如调整检测参数、处理检测结果的格式等。