YOLOv5目标检测与单目测距
简介
本仓库提供了一个基于YOLOv5的目标检测与单目测距的资源文件。通过该资源文件，您可以实现对车辆的实时测距，并且可以根据需要替换为自己的模型来检测其他物体。
功能特点
- YOLOv5目标检测：利用YOLOv5模型进行高效的目标检测，能够实时识别图像或视频中的车辆。
- 单目测距：结合目标检测结果，通过单目摄像头实现对检测到的车辆的距离测量。
- 模型替换：支持替换YOLOv5模型，以便检测其他类型的物体，如行人、交通标志等。
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo-url.git cd your-repo-directory - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行程序：
python main.py - 替换模型（可选）： 如果您希望检测其他物体，可以将YOLOv5模型替换为您自己训练的模型，并相应地修改配置文件。
示例
以下是一个简单的示例，展示了如何使用该资源文件进行车辆检测与测距：
import cv2
from yolov5_detector import YoloV5Detector
from distance_calculator import DistanceCalculator
# 初始化检测器和测距器
detector = YoloV5Detector()
distance_calculator = DistanceCalculator()
# 读取视频流
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 检测车辆
detections = detector.detect(frame)
# 计算距离
for detection in detections:
distance = distance_calculator.calculate(detection)
print(f"车辆距离: {distance} 米")
# 显示结果
cv2.imshow('Frame', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
贡献
欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果您有任何改进的想法，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
希望这个README文件能够帮助您更好地理解和使用本仓库中的资源文件。如果您有任何问题，请随时联系我们！