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c++yolov5detect代码

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，它是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的必威体育精装版版本。YOLOv5基于PyTorch框架，通过单个神经网络模型实现了实时目标检测。

YOLOv5的代码可以在GitHub上找到，它包括了训练和推理两个阶段的代码。在推理阶段，我们将使用经过训练的模型来检测图像中的目标。

下面我们来看一下如何在C++中使用YOLOv5进行目标检测。

首先，我们需要下载YOLOv5的代码并安装所需的库。在GitHub上找到yolov5仓库，下载源代码到本地。

然后，我们需要安装依赖库。YOLOv5使用了一些Python库，我们可以使用pip安装它们。在命令行中执行以下命令：

```

pipinstall-rrequirements.txt

```

接下来，我们需要将训练好的模型导出为ONNX格式，以便在C++环境中使用。在命令行中运行以下命令，将训练好的模型导出为`yolov5s.onnx`文件：

```

pythonexport.py--weightsyolov5s.pt--img-size640--batch-size1

```

现在我们已经准备好在C++中使用YOLOv5进行目标检测了。

首先，我们需要加载ONNX模型。在C++中，我们可以使用OpenCV的DNN模块来加载和运行ONNX模型。下面是一个加载模型的示例代码：

```cpp

cv::dnn::Netnet=cv::dnn::readNetFromONNX(yolov5s.onnx);

```

然后，我们需要对图像进行预处理，使其适合输入模型。YOLOv5的输入大小为640x640像素，我们需要将图像缩放到这个大小。下面是一个图像预处理的示例代码：

```cpp

cv::Matimage=cv::imread(input.jpg);

cv::cvtColor(image,image,cv::COLOR_BGR2RGB);

cv::resize(image,image,cv::Size(640,640));

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

```

接下来，我们将输入图像传递给模型进行推理，并获取检测结果。下面是一个推理的示例代码：

```cpp

net.setInput(blob);

cv::Matoutput=net.forward();

```

最后，我们需要解析检测结果，并绘制检测框在图像上。YOLOv5的输出包括检测框的坐标、类别和置信度。下面是一个解析检测结果并绘制检测框的示例代码：

```cpp

for(inti=0;ioutput.size[2];++i){

floatx=output.atfloat(0,0,i,0);

floaty=output.atfloat(0,0,i,1);

floatwidth=output.atfloat(0,0,i,2);

floatheight=output.atfloat(0,0,i,3);

floatconfidence=output.atfloat(0,0,i,4);

intclassId=static_castint(output.atfloat(0,0,i,5));

if(confidence0.5){

intleft=static_castint((x-width/2)*image.cols);

inttop=static_castint((y-height/2)*image.rows);

intright=static_castint((x+width/2)*image.cols);

intbottom=static_castint((y+height/2)*image.rows);

cv::rectangle(image,cv::Point(left,top),cv::Point(right,bottom),cv::Scalar(255,0,0),2);

cv::putText(image,std::to_string(classId),cv::Point(left,top-5),cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,cv::Scalar(255,0,0),1);

}

}

cv::imsho