基于YOLOv5的视频流检测
在YOLOv5的基础之上做fine tune,用适合视频流大小尺寸的图像训练10个epoc1.用 cv2自带的VideoCapture读取摄像头信息import cv2cap=cv2.VideoCapture(0)if not cap.isOpened():print("无法打开摄像头")exit()while True:ret,frame=cap.read()if not ret:print("
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在YOLOv5的基础之上做fine tune,用适合视频流大小尺寸的图像训练10个epoc
1.用 cv2自带的VideoCapture读取摄像头信息
import cv2
cap=cv2.VideoCapture(0)
if not cap.isOpened():
print("无法打开摄像头")
exit()
while True:
ret,frame=cap.read()
if not ret:
print("捕获失败!")
break
cv2.imshow('frame_window')
if cv2.waitKey(1)==ord("E"):
break
cap.close()
cv2.destroyAllWindows()
2.按照默认25毫秒获取视频流图像,用cap的read方法读取图像的长、宽
长对应cap.read(4),宽对应cap.read(3)
3.运行train.py 将对应长宽的图像传入train_images下训练10个epoc
4.运行detect.py,python detect.py --weights/ … --source/…
输入对应参数,如训练参数、保存路径、源文件等…
运行结果图
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