yolov5视频读取不了，说不存在
图片可以正常识别，视频就不可以了，想问一下是什么原因
非常感谢
- 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7689362
- 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：Yolov5自学笔记之一--从入门到入狱，功能强大不要乱用（实现yolov5的基本功能使用流程及训练自己的数据集）
- 除此之外, 这篇博客: YOLOv5 实现目标检测（训练自己的数据集实现猫猫识别）中的 一、概要 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
2020年6月10日，Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了，YOLOv5并不是一个单独的模型，而是一个模型家族，包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。目前v6.0版本又新增一层YOLOv5n模型，代替YOLOv5s成为最小模型，在所有模型中速度更快但精度也更低。
由于YOLOv5是在PyTorch中实现的，它受益于成熟的PyTorch生态系统，支持更简单，部署更容易，相对于YOLOv4，YOLOv5具有以下优点：- 速度更快。在YOLOv5 Colab notebook上，运行Tesla
P100，我们看到每张图像的推理时间仅需0.007秒，这意味着每秒140帧（FPS），速度是YOLOv4的2倍还多。 - 精度更高。在Roboflow对血细胞计数和检测（BCCD）数据集的测试中，只训练了100个epochs就达到了大约0.895的平均精度（mAP）。诚然EfficientDet和YOLOv4的性能相当，但在准确率没有任何损失的情况下，看到如此全面的性能提升是非常罕见的。
- 体积更小。YOLOv5的权重文件是27兆字节。YOLOv4（采用Darknet架构）的权重文件是244兆。YOLOv5比YOLOv4小了近90%！这意味着YOLOv5可以更容易地部署到嵌入式设备上。
既然YOLOv5如此之棒，那我们就体验以下大神们的开源成果吧！
github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 [不到1M]
大神们还很贴心的把官方模型放到了网上，如果有梯子，可以下载下来直接测试一下，YOLOv5所有版本的源码和官方模型的下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/tags。博主这边没梯子，不过也无关紧要啦，毕竟我们用YOLOv5是识别具体的某项东西，需要自己用数据集来训练模型，官方给的模型也不一定适合我们的业务场景。
至于YOLOv5的原理这里就不多讲了（其实是讲不清），感兴趣的可以自行搜索。话不多说，直接上干货！
- 速度更快。在YOLOv5 Colab notebook上，运行Tesla
- 您还可以看一下 白勇老师的YOLOv5实战口罩佩戴检测课程中的 测试训练出的网络模型及性能统计小节, 巩固相关知识点
路径给错了，检查下source这个参数的路径
以下内容部分参考ChatGPT模型：
你好，关于yolov5无法读取视频的问题，可能是由于视频文件路径不正确或者视频编解码器不支持所导致的。你可以检查视频文件路径是否正确，或者尝试更换视频编解码器。以下是一个示例代码，可以读取视频文件并将其传递给yolov5进行目标检测：
import cv2
import torch
from yolov5 import detect
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while True:
# 读取视频帧
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 目标检测
results = detect(model, frame)
# 在图像上绘制检测结果
for result in results:
cv2.rectangle(frame, (result[0], result[1]), (result[2], result[3]), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('frame', frame)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例代码中，我们首先加载了yolov5模型，然后打开了视频文件，并循环读取每一帧。对于每一帧，我们调用了yolov5进行目标检测，并在图像上绘制检测结果。最后，我们显示了带有检测结果的图像，直到用户按下q键退出程序。