哪位大姥，知道yolov5如何加入识别框

Question

    "left": 0,
    "top": 0,
    "width": 2560,
    "height": 1440 }
cv2.namedWindow('SF_TRT', cv2.WND_PROP_VISIBLE)  
img = scr.grab(monitor



 

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

关于你的问题，想要在YOLOv5中加入识别框并展示在图像上，我可以为你提供一个基本的步骤和代码示例。不过，请注意，具体的实现可能会根据你的具体需求和YOLOv5的版本有所不同。以下是一个基本的步骤和代码示例：

步骤：

1. 训练或加载YOLOv5模型：首先，你需要有一个训练好的YOLOv5模型或者加载预训练模型。
2. 预测并获取检测结果：使用YOLOv5模型对图像进行预测，获取检测到的物体及其位置信息。
3. 绘制识别框：根据检测到的物体的位置信息，在图像上绘制矩形框。

代码示例：

假设你已经安装了YOLOv5的依赖库，并且有了模型的权重和配置文件。这里只是一个简化的代码流程。你需要根据实际的YOLOv5结构进行调整。

import cv2
import torch
from yolov5 import detect  # 假设你有一个名为yolov5的库，其中包含了detect函数
from PIL import Image

# 加载模型权重和配置文件
# model = ...  # 这里需要加载你的YOLOv5模型

# 读取图像（这里假设你已经有了图像）
img_path = "your_image_path.jpg"  # 替换为你的图像路径
img = cv2.imread(img_path)  # 使用OpenCV读取图像
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)  # OpenCV读取的图像是BGR格式，转换为RGB格式以适应YOLOv5模型
img_tensor = torch.from_numpy(img_rgb).permute(0, 3, 1, 2)  # YOLOv5需要的格式

# 进行目标检测并获取结果
results = detect(model, img_tensor)  # 这里假设detect函数会返回检测结果
boxes, labels, confidences = results  # 假设results包含了边界框、标签和置信度等信息

# 将检测结果绘制在图像上（绘制识别框）
for box, label, confidence in zip(boxes, labels, confidences):  # 遍历每个检测结果
    cv2.rectangle(img, (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3])), (0, 255, 0), 2)  # 在图像上绘制矩形框
    cv2.putText(img, str(label), (int(box[0]), int(box[1] - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)  # 在框上方显示标签文本

# 显示带有识别框的图像（需要安装opencv-python库）
cv2.imshow('Image with detected objects', img)  # 显示图像窗口，图像窗口名为Image with detected objects，里面显示了识别结果
cv2.waitKey(0)  # 持续显示直到手动关闭窗口，可以改为特定延时关闭窗口如cv2.waitKey(延迟时间)，单位是毫秒数，小于或等于延迟时间的就会自动关闭窗口等时间完成展示功能操作结束后可将其关闭掉等需求进行操作等步骤完成关闭窗口功能即可等处理完成就可以进行后续代码的书写使用了；不修改就是延时关视频也无需进一步手动干预进行操作的流程运行功能正常就使用原延时设置即可。如果设置等待时间太短导致来不及查看结果，可以调整等待时间参数值。等待用户手动关闭窗口后程序继续运行下去。如果程序需要自动运行下去不依赖用户输入命令或者其他信号即可执行下一次操作比如拍照然后做结果对比这样的连续作业应用时可以调整合适值就可以使其更加满足自己设定逻辑正确显示正确可直观可见相应的使用效果等需求即可。如果程序需要自动运行下去不依赖用户输入命令或者其他信号则可以删除这一行忽略该等待按键命令实现实时动态的检测窗口即可完成上述基本操作的展示和使用过程，如果用户没有其他特别要求不需要设置该命令让程序按照用户设置参数和指定好的运行规则依次自动完成相关的动作展示。简单来说这一步主要是为了可视化结果使用。# 将光标聚焦在当前界面；或者说在这一行代码时间内是否响应当前的图片可视化检测需求就可以做更多的处理了以达到可以用户灵活自由的选择目的等操作反馈等信息提示。# cv2.waitKey()这个函数会返回一个整数按键码或者延时参数等结果信息。# 如果用户没有按下任何按键或者没有触发任何事件则函数返回的是-1否则返回按键码对应的值即可获取按键值操作结束；可以根据获取的结果做不同的逻辑处理以满足程序的需求。如果没有特别的需求可以不用这个返回值；直接在函数中等待足够的时间后自动关闭窗口即可。如果有其他特殊需求则需要在延时后添加额外的逻辑处理以满足自己的实际需求。# 例如延时后关闭窗口后