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利用C++和OpenCV部署Yolov5模型
2023-07-02 10:37:08 深夜i     --     --
C++ OpenCV YOLOv5 模型部署 计算机视觉

目前，深度学习在目标检测领域有着广泛的应用。其中，Yolov5模型是近年来最为出色的目标检测算法之一。本文将介绍如何利用C++和OpenCV部署Yolov5模型，并给出代码实现。

一、Yolov5模型简介

Yolov5模型是一种基于深度卷积神经网络的目标检测算法。该模型使用了一种名为“SpineNet”的提取特征网络，该网络主要是为了提高模型的速度和精度。

二、C++和OpenCV的介绍

C++是一种高效的编程语言，常用于构建高性能应用程序。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于处理图像和视频等多媒体数据。借助C++和OpenCV，我们可以方便地进行图像处理、机器学习和深度学习等相关任务。

三、部署Yolov5模型的流程

1. 下载Yolov5模型文件。我们可以从Yolov5官网或GitHub上下载预训练好的模型文件。

2. 构建C++项目。我们需要创建一个C++项目，并在项目中加入OpenCV头文件和库文件以及Yolov5模型文件。

3. 加载Yolov5模型。我们通过使用OpenCV的dnn模块加载Yolov5模型文件，并设置网络输入尺寸以及检测的置信度阈值。

4. 读取待检测的图像。我们可以使用OpenCV的imread函数读取一张图像，并调整大小以适应模型的输入尺寸。

5. 进行目标检测。我们通过使用OpenCV的dnn模块中forward函数，将图像输入到Yolov5模型中进行目标检测。

6. 显示检测结果。检测完成后，我们可以使用OpenCV的rectangle函数在图像上画出检测框，并标注检测到的物体类别和置信度。

四、代码实现

下面是利用C++和OpenCV实现Yolov5模型部署的示例代码：

// 加载预训练的Yolov5模型文件

cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet("yolov5s.pt", "yolov5s.cfg");

// 设置网络输入尺寸和检测的置信度阈值

net.setInputSize(cv::Size(640, 640));

net.setConfidenceThreshold(0.5);

// 读取待检测的图像

cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");

// 调整图像大小以适应模型的输入尺寸

cv::Mat inputBlob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1/255.0, cv::Size(640, 640), cv::Scalar(0,0,0), true, false);

// 将图像输入到Yolov5模型中进行目标检测

net.setInput(inputBlob);

cv::Mat detection = net.forward();

// 在图像上画出检测框，并标注检测到的物体类别和置信度

for (int i = 0; i < detection.rows; i++)

{

  cv::Mat object = detection.row(i);

  int classId = object.at (1);

  float confidence = object.at (2);

  cv::Rect box;

  box.x = object.at (3) * image.cols;

  box.y = object.at (4) * image.rows;

  box.width = object.at (5) * image.cols;

  box.height = object.at (6) * image.rows;

  cv::rectangle(image, box, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

  std::stringstream ss;

  ss << confidence;

  std::string label = ss.str();

  label = classes[classId] + ": " + label;

  cv::putText(image, label, cv::Point(box.x, box.y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);

}

// 显示检测结果图像

cv::imshow("Detection Result", image);

cv::waitKey(0);

代码中，我们首先使用readNet函数加载了预训练的Yolov5模型文件，并设置了网络输入尺寸和检测的置信度阈值。然后，我们使用imread函数读取了一张待检测的图像，并调整大小以适应模型的输入尺寸。接下来，我们将图像输入到Yolov5模型中进行目标检测，并使用rectangle函数在图像上画出检测框，并标注检测到的物体类别和置信度。最后，我们使用imshow函数显示检测结果图像，并通过waitKey函数等待用户操作。

五、总结

本文介绍了如何利用C++和OpenCV部署Yolov5模型，并给出了相应的代码实现。Yolov5模型是一种性能优秀的目标检测算法，在实际应用中有着广泛的应用。通过本文的介绍，读者可以了解到如何使用C++和OpenCV快速实现Yolov5模型的目标检测任务。

  
  

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