Python——一文详解使用yolov5进行目标检测全流程（无需gpu）

import os
from utils.general import check_requirements
from models.common import DetectMultiBackend
from utils.datasets import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, img2label_paths, label_paths, vid2frames
from utils.downloads import download_weights
from utils.plots import plot_one_box
from utils.augmentations import letterbox
 
# 检查依赖项
check_requirements()
 
# 设置模型权重路径
weights_path = download_weights('yolov5s.pt')  # 下载模型权重
 
# 初始化检测模型
model = DetectMultiBackend(weights_path, device=0)
 
# 图片路径
img_path = 'path/to/your/image.jpg'
 
# 读取图片
img = letterbox(cv2.imread(img_path)[:, :, ::-1], new_shape=model.img_size)[0]
 
# 进行目标检测
pred = model(img)[0]
 
# 绘制检测结果
plot_one_box(pred, img_path, class_names=model.names, color=colors(),
             line_thickness=3, plot_conf=True, plot_cls_conf=False)
 
# 显示图像
cv2.imshow(img_path, cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码展示了如何使用YOLOv5进行目标检测，包括下载模型权重、初始化检测模型、读取图片、进行检测和绘制结果等关键步骤。需要注意的是，这里假设你已经安装了YOLOv5所需的所有依赖项，并且你有一个有效的图片路径。代码使用OpenCV进行图像处理和显示。