import cv2
import yolov5
# load model
model = yolov5.load('keremberke/yolov5n-garbage')
# set model parameters
model.conf = 0.25 # NMS confidence threshold
model.iou = 0.45 # NMS IoU threshold
model.agnostic = False # NMS class-agnostic
model.multi_label = False # NMS multiple labels per box
model.max_det = 1000 # maximum number of detections per image
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
ret, img = cap.read()
#img = cap.read()
# perform inference
results = model(img, size=640)
# inference with test time augmentation
results = model(img, augment=True)
# parse results
predictions = results.pred[0]
boxes = predictions[:, :4] # x1, y1, x2, y2
scores = predictions[:, 4]
categories = predictions[:, 5]
# show detection bounding boxes on image
cv2.imshow('output', img)
#results.show()
key = cv2.waitKey(10)
if key == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
У меня получился вот такой код но у меня получается так если раз документировать #results.show() то получится что у меня будут бесконечно создаваться фото а мне надо чтобы results был как cv2.imshow('output', img)
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
У меня получился вот такой код но у меня получается так если раз документировать #results.show() то получится что у меня будут бесконечно создаваться фото а мне надо чтобы results был как cv2.imshow('output', img)