yolov5deepsort使用

### 使用YOLOv5与DeepSort实现目标检测和跟踪 #### 安装依赖库 为了使YOLOv5与DeepSort协同工作，需安装必要的Python包。这通常涉及PyTorch框架以及一些额外的支持工具。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio pip install opencv-python-headless numpy scipy filterpy ``` #### 下载模型权重文件 获取预训练好的YOLOv5模型权重对于快速启动项目至关重要。可以从官方仓库下载不同大小版本的YOLOv5模型[^1]。 #### 配置环境变量 设置合适的环境路径以便于后续调用YOLOv5和DeepSort组件。确保所有脚本能够访问到所需的配置文件和数据集目录。 #### 整合YOLOv5与DeepSort代码结构 创建一个新的Python模块来集成两者功能。此模块应包含初始化函数、处理视频帧的方法以及其他辅助方法用于管理对象状态更新逻辑。 ```python from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from deep_sort.utils.parser import get_config from deep_sort.deep_sort import DeepSort class DetectorTracker: def __init__(self, weights='yolov5s.pt', config_deepsort="deep_sort/configs/deep_sort.yaml"): self.model = attempt_load(weights) cfg = get_config() cfg.merge_from_file(config_deepsort) self.deepsort = DeepSort(cfg.DEEPSORT.REID_CKPT) def process_frame(self, img): pred = self.model(img)[0] det = non_max_suppression(pred)[0] if det is not None and len(det): xywh_bboxs = [] confs = [] for *xyxy, conf, cls in reversed(det): xywh_bboxs.append((xyxy[0], xyxy[1], abs(xyxy[0]-xyxy[2]), abs(xyxy[1]-xyxy[3]))) confs.append(conf.item()) outputs = self.deepsort.update(xywh_bboxs, confs, img) bboxes2draw = [] for value in list(outputs): x1, y1, x2, y2, track_id = value bboxes2draw.append([x1, y1, x2, y2, track_id]) return bboxes2draw return [] ``` 上述代码片段展示了如何定义一个类`DetectorTracker`，它封装了YOLOv5的目标检测器和DeepSort的对象追踪器之间的交互过程[^3]。 通过这种方式可以有效地实现实时多目标检测与持续跟踪的功能，在此基础上还可以进一步扩展应用范围至行人重识别等领域。