YOLOv5 目标计数 | 图片上绘制计数结果

引言

YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，在目标计数任务上有着广泛的应用。本文将详细介绍如何基于YOLOv5实现目标计数，并通过在图像上绘制计数结果来直观展示。我们将涵盖从算法原理到代码实现、部署等全过程。

原理详解

• YOLOv5检测: 首先使用YOLOv5对图像进行目标检测，得到每个目标的边界框和类别信息。
• 非极大值抑制(NMS): 对检测结果进行NMS，去除冗余的检测框。
• 类别计数: 根据目标的类别信息，统计各个类别的数量。
• 结果绘制: 将计数结果以文本形式绘制在图像上，同时可以绘制边界框以辅助可视化。

应用场景

• 人群计数: 统计公共场所的人流量。
• 车辆计数: 统计道路上的车辆数量。
• 工业品计数: 统计生产线上的产品数量。
• 生物个体计数: 统计图像中的生物个体数量。

算法实现

代码结构

import torch
import cv2def count_objects(img_path, model):# 加载图像img = cv2.imread(img_path)# 使用