yolov5怎么可视化
在博客上下载了一套源码学习，这个用yolov5的官方权重训练Coco数据集得到的新权重可以用，但是换成自己的数据集，在detect里面可以用，但是放到那个qt界面里就不行了
以下内容部分参考ChatGPT模型：
你可以尝试使用OpenCV来可视化yolov5的检测结果。具体步骤如下：
- 在yolov5中添加以下代码，将检测结果保存为一个列表：
results = model(img)
predictions = non_max_suppression(results, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)
detections = []
for pred in predictions:
if pred is not None and len(pred) > 0:
detections.extend(pred.cpu().numpy())
- 在OpenCV中读取图像，并将检测结果绘制在图像上：
import cv2
img = cv2.imread('<path_to_image>')
for detection in detections:
x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection
cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 0, 255), 2)
cv2.putText(img, str(cls.numpy()), (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
- 运行代码，即可看到绘制了检测结果的图像。
希望这个思路对你有帮助。