使用Python+OpenCV+yolov5实现行人目标检测 使用Python+OpenCV+yolov5实现行人目标检测 机器学习研究组1周前 介绍 目标检测支持许多视觉任务,如实例分割、姿态估计、跟踪和动作识别,这些计算机视觉任务在监控、自动驾驶和视觉答疑等领域有着广泛的应用。随着这种广泛的实际应用,目标检测自然成为一个活跃的研究领域。我们在...
1. 安装必要的库 首先,你需要在Python环境中安装OpenCV和PyTorch。如果你还没有安装这些库,可以使用以下命令: AI检测代码解析 pipinstallopencv-python pipinstalltorch torchvision 1. 2. 这条命令将安装OpenCV和PyTorch,以及它们的依赖。 2. 下载预训练的YOLO模型 你可以从官方网站或GitHub上下载YOLO模型的权重文件。
在使用之前,需要为此脚本安装 3.4.2+版本以上的OpenCV,可以直接使用 pip install opencv-python==3.4.2安装,你也可以在这里找到OpenCV安装教程,这里注意一点,OpenCV 4目前处于测试阶段,这里建议去安装OpenCV 3.4.2+。 首先,导入所需的数据包——OpenCV和NumPy。现在解析四个命令行参数,命令行参数在运行时处理,允许我...
在Python 环境中输入以下代码: importcv2print(cv2.__version__)# 打印 OpenCV 的版本 1. 2. >如果没有错误信息并打印出版本号,表示 OpenCV 安装成功。 1. 第三步:获取 YOLO 权重和配置文件 YOLO 使用其权重文件和配置文件来进行目标检测。你可以从 [YOLO 网站]( 下载权重和配置文件。
pip install opencv-python pip install numpy pip install tensorboard pip install matplotlib 接下来,你需要下载Yolov5模型。你可以从这里下载预训练模型:https://github.com/ultralytics/yolov5。解压后,你会得到一个yolov5s.pt文件,这是我们将在下一步中使用的模型。现在,我们开始编写Python代码:```pythonimport...
在本教程中,我们学习了如何使用Deep Learning、OpenCV和Python完成YOLO对象检测。然后,我们简要讨论了YOLO架构,并用Python实现: 将YOLO对象检测应用于单个图像; 将YOLO对象检测应用于视频流; 在配备的3GHz Intel Xeon W处理器的机器上,YOLO的单次前向传输耗时约0.3秒; 但是,使用单次检测器(SSD),检测耗时只需0.03秒...
使用YOLO、OpenCV、Python进行图像检测; 使用YOLO、OpenCV、Python进行视频流检测; 讨论YOLO算法的优点和缺点; 当涉及基于深度学习的对象检测时,常用的三类算法有: R-CNN家族系列算法:R-CNN、fast R-CNN以及faster R-CNN; 单发检测器(SSD); YOLO算法;
pip install opencv-python==3.4.2安装,你也可以在这里找到OpenCV安装教程,这里注意一点,OpenCV 4目前处于测试阶段,这里建议去安装OpenCV 3.4.2+。 首先,导入所需的数据包——OpenCV和NumPy。现在解析四个命令行参数,命令行参数在运行时处理,允许我们从终端更改脚本的输入。如果你对其不熟悉,建议阅读相关的内容。命令...
配置好后,使用如下代码即可进行目标检测,本文只是对单张图片进行检测,后续也可以对视频进行实时目标检测,道理是一样的。 importcv2fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolov10x.pt")defpredict(chosen_model,img,classes=[],conf=0.5):ifclasses:results=chosen_model.predict(img,classes=classes,conf=conf)else:...
我们通过OpenCV和YOLO两种不同的技术实现对持刀检测的算法实现。 一、计算机视觉方法(OpenCV) 1. 底层原理 传统计算机视觉方法依赖于手工设计特征和规则来完成目标检测任务。对于“持刀”动作的检测,可以分为以下几个步骤: 背景减除 :分离前景(运动物体)和背景。 目标检测 :识别图像中的物体(如人和刀具)。 特征提取...