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OpenCV调用YOLOv5模型的ONNX

2023-11-20 04:09:33 深夜i 26 0

OpenCV YOLOv5 ONNX 调用模型

OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库，而YOLOv5则是一种用于目标检测和目标跟踪的先进神经网络模型。本文将介绍如何使用OpenCV来调用YOLOv5模型的ONNX格式。

首先，我们需要安装OpenCV和YOLOv5，并下载YOLOv5模型的ONNX文件。安装方法可以在官方网站上找到，并且在展示本文中的代码之前，我们假设你已经完成了这些步骤。

接下来，我们将在Python中编写代码来调用YOLOv5模型。首先，我们需要导入OpenCV和YOLOv5相关的库。

python
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as rt

然后，我们需要加载YOLOv5模型的ONNX文件。

python
model_path = "yolov5.onnx"
session = rt.InferenceSession(model_path)
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_names = [output.name for output in session.get_outputs()]

接下来，我们将使用OpenCV来读取图像，并将其调整为适合模型输入的大小。

python
image_path = "image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
resized_image = cv2.resize(image, (640, 640))

然后，我们将对图像进行预处理，以便将其输入到YOLOv5模型中。

python
input_data = np.expand_dims(resized_image, axis=0)
input_data = np.transpose(input_data, [0, 3, 1, 2]) / 255.0
input_data = input_data.astype(np.float32)

现在，我们将使用ONNX模型执行推理，并获取输出结果。

python
outputs = session.run(output_names, {input_name: input_data})

最后，我们将利用输出结果来绘制边界框，并在图像上标记检测到的目标。

python
boxes = np.concatenate(outputs[0], axis=0)
scores = np.concatenate(outputs[1], axis=0)
for box, score in zip(boxes, scores):
  if score > 0.5:
    x1, y1, x2, y2 = box
    cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Detection Results", image)
cv2.waitKey(0)

至此，我们已经成功地使用OpenCV调用YOLOv5模型的ONNX文件进行目标检测了。使用OpenCV进行计算机视觉任务时，结合先进的深度学习模型，可以实现更加准确和高效的目标检测和跟踪。

请注意，以上代码只是一个简单的示例，并未完全展示所有细节。实际应用中还需要处理异常情况、优化推理性能等。阅读相关文档和官方示例将有助于更好地理解和应用这些技术。

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