# YOLOV5-OPENCV

**Repository Path**: ztty888/yolov5-opencv

## Basic Information

- **Project Name**: YOLOV5-OPENCV
- **Description**: yolov5-v7只用onnx做推理，环境只需要opencv3.3以上，若使用cuda加速，请使用opencv4.6。输入为图片
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-02-05
- **Last Updated**: 2023-02-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# YOLOV5-OpenCV

只使用opencv的dnn模块，实现yolov5-v7目标检测

OpenCV版本使用3.3以上，若使用CUDA请安装OpenCV4.6版本

必须安装opencv-contribut
+ 导出onnx模型需要将opset设置成12（原来默认的是13，在opencv下面会报错，原因未知）</br>
+ 如果是torch1.12.x的版本,需要在

检测的输入为图像

## 1.1 查看usb摄像头
~~~sh
ls /dev/video*
~~~

 + 修改主函数`src/main.cpp`的摄像头参数
 ~~~c
 cv::VideoCapture cap(0);
 ~~~

## 1.2 修改参数config.txt

一般只需要修改2个参数

+ isCuda=0 # 是否使用cuda
+ model_path # onnx模型路径

~~~sh
# box阈值
boxThreshold=0.25
# confidence自信度
classThreshold=0.25
# nms阈值
nmsThreshold=0.5
# input尺寸
height=480
width=640
#是否打印结果
cout_flag=1
#是否使用cuda,opencv4.6版本以上才支持
isCuda=0
# onnx模型路径
model_path=../weights/yolov5s.onnx
~~~

## 1.3 编译
~~~
mkdir build
cd build
cmake ..
make
~~~

## 1.4 运行
~~~
./main
~~~

## 1.5结果显示

![](weights/2022-12-07_17-52.png)