对于yolo系列，应用广泛，在win10端也有很大的应用需求，所以这篇文章给出win10环境下的安装教程。
先给出系列文章win10+anacnda实现yolov3
YOLOV5-3.0/3.1版本
版本问题
python 3.7 torch 1.6.0 torchvision 0.7.0 cuda 10.1
注意：Yolov5-3.1只能使用torch 1.6.0
1.在网站下载对应版本的torch和torchvision的whl文件
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
2.新建虚拟环境
conda create -n YOLOV5-3.1 python=3.7
3.查看虚拟环境
conda info -e
4.激活虚拟环境
activate YOLOV5-3.1
5.安装相关库
pip3 install opencv-python==4.4.0.46 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install numpy==1.19.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install Cython==0.29.21 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pillow==8.0.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install matplotlib==3.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pyyaml==5.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install tensorboard==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install scipy==1.5.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install tqdm==4.54.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pandas==1.1.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install seaborn==0.11.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pycocotools==2.0.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
6.安装torch
将路径跳转到步骤1中下载的文件位置，使用pip install .....whl 格式来安装whl文件
7.验证
import torch #查看版本 print(torch.__version__) #查看gpu是否可用.返回True则表示可以使用gpu torch.cuda.is_available() #返回设备gpu个数 torch.cuda.device_count()
8.图像检测
python detect.py
9.调用摄像头
python detect.py --source 0
YOLOV5-4.0版本
电脑配置
CPU:i7-10750H
内存：16G
显卡：GTX1650 4G
Anaconda:4.9.2
1.一开始就最好把源换一下
查看当前下载源 conda config --show-sources 添加源： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 查看当前下载源 conda config --show-sources 如果出现国内源挂掉的情况，就换回默认源 conda config --remove-key channels
2.新建虚拟环境
conda create -n YOLOV5-4.0 python=3.7
3.查看虚拟环境
conda info -e
4.激活虚拟环境
activate YOLOV5-4.0
5.安装相关库
注意1：这里不能直接使用pip install -r requirements.txt 这样直接安装会默认安装cpu版本的torch，不知道为什么，可能是torch是其他库的依赖库，这里不懂，有会的小伙伴可以一起交流。
注意2：Cv2的版本不能是4.5，需要指定成4.4或者以下。同时Python3.8装不上cv2 4.4。所以需要安装python3.7版本，这样才能将cv2的4.4版本安装上去。同时在安装库的时候需要先安装opnecv-python，不能先安装numpy，这样才能安装上cv2的4.4版本。
pip3 install opencv-python==4.4.0.46 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install numpy==1.19.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install Cython==0.29.21 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pillow==8.0.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install matplotlib==3.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pyyaml==5.3.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install tensorboard==2.3.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install scipy==1.5.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install tqdm==4.54.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pandas==1.1.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install seaborn==0.11.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pip3 install pycocotools==2.0.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
注意：这里需要先安装opencv-python再安装numoy，而且opencv-python的版本最好不好是4.5。否则这里会报出CV2函数的错误。
6.安装torch
我们使用的版本依次是
pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.2。
torcp.7版本。Python对应3.7版本，否则不能使用cuda。cv2要用4.5以下版本。
YOLOv5最好使用cuda10.2版本
Yolov5 4.0建议搭配torcp.7/yolov5 3.0建议搭配pytorcp.6
安装方式一：在网站中找到对应的版本然后离线安装
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
方式二：
conda install pytorch=1.7.1 torchvision=0.8.2 cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
6.验证
import torch #查看版本 print(torch.__version__) #查看gpu是否可用 torch.cuda.is_available() #返回设备gpu个数 torch.cuda.device_count()
7.图像检测
python detect.py
8.摄像头
python detect.py --source 0
9.mp4视频测试
python detect.py --source 161.mp4 （这里接视频的位置）
如上图，视频已经被识别过啦
过程中的一些报错
报错1：打开摄像头报错
File "D:\BIG-YOLOV5\YOLO\yolov5-4.0\yolov5-4.0\utils\datasets.py", line 276, in __init__
assert cap.isOpened(), 'Failed to open %s' % s AssertionError: Failed to open 0
解决办法：找到设备管理器-照相机-右键开启设备
报错2：摄像头报错
解决办法：本人用的是联想拯救者电脑
1电脑-右键属性-设备管理器-照相机-点击开启
2开始-设置-隐私-相机-将设置都打开
3点击任务栏上的电池图标，将摄像头隐私开启。
报错3：在创建虚拟环境后，安装库的时候出现错误
WARNING conda.gateways.disk.delete:unlink_or_rename_to_trash(139): Could not remove or rename D:\anaconda\pkgs\notebook-6.2.0-py38haa244fe_0.tar.bz2. Please remove this file manually (you may need to reboot to free file handles)
原因：在安装库的中途退出了
解决办法：conda clean --all
报错4：
An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report.
If submitted, this report will be used by core maintainers to improve
future releases of conda.
解决办法：conda clean -i
报错5：cv2版本报错4.5.1
cv2.error: OpenCV(4.5.1)C:\Users\appveyor\AppData\Local\Temp\1\pip-req-build-1drr4hl0\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:717: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvWaitKey'
解决办法：这个错误可真是解决太长时间，一直找不到原因，一直试一直试.....
Cv2的版本不能是4.5，需要指定成4.4或者以下。Python3.8装不上cv2 4.4。所以需要安装python3.7版本，这样才能将cv2的4.4版本安装上去。同时在安装库的时候需要先安装opnecv-python，不能先安装numpy，这样才能安装上cv2的4.4版本。
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