文章目錄

• 1、下載YoloV5源代碼
• 2、項目代碼介紹
• 3、在圖片上顯示計數的個數
• 4、手機連接攝像頭進行實時計數
• 5、圖片檢測效果
• 6、攝像頭實時計數

文章為原創內容，如轉載請標明，嚴禁照搬照抄！
另外如果大家有什么問題可以在評論區留言，我也是小白，我會盡量幫大家解答的。

1、下載YoloV5源代碼

yolov5的源碼下載地址 yolov5官網


下載之后大致是這樣的，因為我這個是做鋼筋計數，可能有一點不同

2、項目代碼介紹

就簡單做一下介紹：
1、data：主要是存放一些超參數的配置文件（這些文件（yaml文件）是用來配置訓練集和測試集還有驗證集的路徑的，其中還包括目標檢測的種類數和種類的名稱）；還有一些官方提供測試的圖片。如果是訓練自己的數據集的話，那么就需要修改其中的yaml文件。但是自己的數據集不建議放在這個路徑下面，而是建議把數據集放到yolov5項目的同級目錄下面。
2、models：里面主要是一些網絡構建的配置文件和函數，其中包含了該項目的四個不同的版本，分別為是s、m、l、x。從名字就可以看出，這幾個版本的大小。他們的檢測測度分別都是從快到慢，但是精確度分別是從低到高。這就是所謂的魚和熊掌不可兼得。如果訓練自己的數據集的話，就需要修改這里面相對應的yaml文件來訓練自己模型。
3、weights：放置訓練好的權重參數。下載地址yolo_.pt

4、train.py：訓練自己的數據集的函數

這里我們需要對這幾行的代碼進行修改

這里再放一張目錄的圖片

這里我們把數據集的路徑添加進來，test這個可有可無，nc:后面記得有個空格，這里我們只檢測鋼筋，所以為1.
我們運行train.py之后會生成下面圖片上的文件

5、detect.py：利用訓練好的權重參數進行目標檢測，可以進行圖像、視頻和攝像頭的檢測。

我們接下來在detect.py中修改上面的代碼，第223行是把train.py生成的best.pt添加進來，第224行是我們要進行鋼筋計數的圖片。

3、在圖片上顯示計數的個數

這里我們需要在

` if save_img:cv2.putText(im0, f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}", (5, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2,(0, 0, 255), 2) # 添加的顯示計數值`

if save_img:下面添加下面這行代碼才可以顯示計數的數量。大概在detect.py的190行左右

4、手機連接攝像頭進行實時計數

1，下載IP攝像頭APP

2、按如下步驟操作

我們記下自己的ip地址，每個人的不一樣


然后在上圖中這個位置添加這行代碼，填寫自己的IP地址和端口號。

--view-img --source http://admin:admin@192.168.47.112:8081

點擊ok，再在pycharm上運行detect.py就可以了。

5、圖片檢測效果

yolov5s.pt的計數效果（數量為134）

yolov5m.pt的計數效果（數量為153）

yolov5l.pt的計數效果（數量為169）
通過這個計數對比我們可以發現計數效果yolov5l.pt優于yolov5m.pt優于yolov5s.pt.

6、攝像頭實時計數

基于yolov5的攝像頭鋼筋實時計數

此外還有yolov5s.pt與yolov5m.pt的攝像頭計數。需要源碼的可以關注一下公共號：
Belated to bide

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于YoloV5的钢筋计数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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