推理截图
推理测试
源码：
main主程序：
#include "yolo.h"
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;
int main()
{
string model_path = "yolov5sGPU.onnx";//CPU可用 release GPU
Yolo test;
Net net;
if (test.readModel(net, model_path, true))//false: CPU true:GPU
{
cout << "read net ok!" << endl;
}
else {
return -1;
}
bool vedio = true;
if (vedio)
{
// 用 OpenCV 打开摄像头读取文件（你随便咋样获取图片都OK哪）
cv::VideoCapture cap = cv::VideoCapture("test2.mp4");
// 设置宽高 无所谓多宽多高后面都会通过一个算法转换为固定宽高的
// 固定宽高值应该是你通过YoloV5训练得到的模型所需要的
// 传入方式是构造 YoloV5 对象时传入 width 默认值为 640，height 默认值为 640
//cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1000);
//cap.set(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 800);
cv::Mat frame;
//生成随机颜色//
vector color;
srand(time(0));
for (int i = 0; i < 80; i++) {//80种类
int b = rand() % 256;
int g = rand() % 256;
int r = rand() % 256;
color.push_back(Scalar(b, g, r));
}
//color.push_back(Scalar(0, 0, 255));
while (cap.isOpened())
{
// 读取一帧
cap.read(frame);
if (frame.empty())
{
std::cout << "Read frame failed! or The End!" << std::endl;
break;
}
vector
yolo.h
#pragma once
#include
#include
#define YOLO_P6 false //是否使用P6模型//
struct Output {
int id; //结果类别id/
float confidence; //结果置信度//
cv::Rect box; //矩形框//
};
class Yolo {
public:
Yolo() {
}
~Yolo() {}
bool readModel(cv::dnn::Net& net, std::string& netPath, bool isCuda);
bool Detect(cv::Mat& SrcImg, cv::dnn::Net& net, std::vector
yolo.cpp
#include"yolo.h"
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::dnn;
bool Yolo::readModel(Net& net, string& netPath, bool isCuda = false) {
try {
net = readNet(netPath);
}
catch (const std::exception&) {
return false;
}
//cuda
if (isCuda) {
net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);
net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);//_FP16
}
//cpu
else {
net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_DEFAULT);
net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CPU);
}
return true;
}
bool Yolo::Detect(Mat& SrcImg, Net& net, vector
结论：
自己训练了一个单分类模型，同一个模型在GPU上推理能够实现百分之百检测到目标，在CPU上推理失败率很高。
参考：
https://blog.csdn.net/qq_45945548/article/details/121701492
https://github.com/doleron/yolov5-opencv-cpp-python
The End
