[人工智能]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