学习笔记Yolov5调用手机摄像头实时检测(环境配置+实现步骤)

Posted 2023-01-23 昆邪

一、下载源码

我们需要首先从GitHub获取到yolov5的源码，直达链接如下：

https://github.com/ultralytics/yolov5

打开后按照如下步骤下载源码压缩包即可

二、在手机端下载IP摄像头

注：我用的ios，安卓版本没有"Lite"

需要的就是这个局域网，每个人的都不一样

三、安装Anaconda，CUDA，CUDNN（安装过的可以跳过）

需自行配置环境，本人利用anaconda创建的虚拟环境，步骤如下：

首先下载anaconda 官网：https://www.anaconda.com/

在开始中找到Anaconda Prompt

现在是显示的anaconda自带的环境

接下来创建虚拟环境

conda create -n 环境名 python=版本号

激活虚拟环境

conda activate 环境名

这时就进入到了所创建的虚拟环境中了

另外如果需要GPU显卡驱动还需要在虚拟环境中下载对应的CUDA和CUDNN

查看自己电脑对应的cuda版本（如果有显卡的话）

nvidia-smi

可见我的CUDA Version 为 11.7

在官网下载cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

具体cuda安装步骤可参考一位大神的文章：https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/125045218

接下来安装对应的cudnn，官网为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （需要登录账号，这个没法跳过）

四、安装pytorch并检验上述安装是否成功

pytorch官网：https://pytorch.org

在刚才的虚拟环境下输入框中代码下载对应gpu版本的pytorch

若弹出提示，输入 y，即可完成安装，显示“done”

下载前可以进行换源(自行查询教程)，虽然可以提升速度但我不喜欢，因为会遇到各种各样的问题

接下来检验安装是否成功

按照图片中的三步，如果最后出现”True“即表明安装成功！！！

五、在pycharm中打开下载的yolov5源码

为这个项目选择先前配置好的编译器，在创建的虚拟环境文件夹的tools里

在终端运行下列代码

pip install requirements.txt 
python detect.py --source http://admin:admin@192.168.0.105:8081 --classes 0 

注：--classes 0 的作用是只识别人，如果不加则可以识别80个类别

四、效果展示

注：我是前后摄像头双开，后置的哪个遮挡了

#另外可以通过调参实现其他功能

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