使用YOLOv5实现单摄像头实时目标检测

我将在上一节的基础上,一步一步展示如何实现单摄像头实时目标检测,其中包括我在配置过程中遇到的报错和解决方法。

实现单摄像头实时目标检测

使用YOLOv5实现单摄像头实时目标检测_第1张图片
  1. 将'--source'的默认值改为0

parser.add_argument('--source', type=str, default='0',help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')

这里的'0'是指系统默认的第一个摄像头,通常是电脑自带的摄像头,所以一定要记得把摄像头打开再运行代码(有些电脑会有摄像头物理开关,也记得打开)

  1. 这个时候很可能会出现TypeError: argument of type 'int' is not iterable报错

解决方法:

使用YOLOv5实现单摄像头实时目标检测_第2张图片

在datasets.py中第279行代码,给两个url参数加上str就可以了

  1. 运行detect.py

使用YOLOv5实现单摄像头实时目标检测_第3张图片
  1. 红线处表明摄像头视野内识别到了一个人,识别时间为0.006秒

  1. 英文小写输入状态下,长按键盘上的 'q' 可以结束识别

  1. 识别结果会以视频形式保存到如下路径

使用YOLOv5实现单摄像头实时目标检测_第4张图片

外接USB摄像头实时目标检测

如果外接多个USB摄像头,将'--source'的默认值值依次改为1、2、3…(分别对应系统默认第2、3、4个摄像头)运行即可,但是这样只能打开单个摄像头进行识别,如何同时打开多个摄像头,实现多线程单网络识别,我会在下一篇博客讲到。

使用YOLOv5实现单摄像头实时目标检测_第5张图片
parser.add_argument('--source', type=str, default='1',help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')

其他可能的报错

运行出现报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

这种情况往往是之前成功运行了一次,再次运行时出现的报错,是硬件bug,将电脑的摄像头物理开关 先关闭 再打开 重新运行即可。

求学路上,你我共勉(๑•̀ㅂ•́)و✧

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