1、下载YoloV5源代码

yolov5的源码下载地址 yolov5官网

下载之后大致是这样的，因为我这个是做钢筋计数，可能有一点不同

2、项目代码介绍

就简单做一下介绍：
1、data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称）；还有一些官方提供测试的图片。如果是训练自己的数据集的话，那么就需要修改其中的yaml文件。但是自己的数据集不建议放在这个路径下面，而是建议把数据集放到yolov5项目的同级目录下面。
2、models：里面主要是一些网络构建的配置文件和函数，其中包含了该项目的四个不同的版本，分别为是s、m、l、x。从名字就可以看出，这几个版本的大小。他们的检测测度分别都是从快到慢，但是精确度分别是从低到高。这就是所谓的鱼和熊掌不可兼得。如果训练自己的数据集的话，就需要修改这里面相对应的yaml文件来训练自己模型。
3、weights：放置训练好的权重参数。下载地址yolo_.pt

4、train.py：训练自己的数据集的函数

这里我们需要对这几行的代码进行修改

这里再放一张目录的图片

这里我们把数据集的路径添加进来，test这个可有可无，nc:后面记得有个空格，这里我们只检测钢筋，所以为1.
我们运行train.py之后会生成下面图片上的文件

5、detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测，可以进行图像、视频和摄像头的检测。

我们接下来在detect.py中修改上面的代码，第223行是把train.py生成的best.pt添加进来，第224行是我们要进行钢筋计数的图片。

3、在图片上显示计数的个数

这里我们需要在

`            if save_img:cv2.putText(im0, f"{n}{names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}", (5, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2,(0, 0, 255), 2)  # 添加的显示计数值`

if save_img:下面添加下面这行代码才可以显示计数的数量。大概在detect.py的190行左右

4、手机连接摄像头进行实时计数

1，下载IP摄像头APP

2、按如下步骤操作

我们记下自己的ip地址，每个人的不一样

然后在上图中这个位置添加这行代码，填写自己的IP地址和端口号。

--view-img --source http://admin:admin@192.168.47.112:8081

点击ok，再在pycharm上运行detect.py就可以了。

5、图片检测效果

yolov5s.pt的计数效果（数量为134）

yolov5m.pt的计数效果（数量为153）

yolov5l.pt的计数效果（数量为169）
通过这个计数对比我们可以发现计数效果yolov5l.pt优于yolov5m.pt优于yolov5s.pt.

6、摄像头实时计数

基于yolov5的摄像头钢筋实时计数

此外还有yolov5s.pt与yolov5m.pt的摄像头计数。需要源码的可以关注一下公共号：
Belated to bide

基于YoloV5的钢筋计数相关推荐

【目标检测】基于yolov5的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
写在前面: 首先感谢兄弟们的订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌. 文末获取代码和数据集,请看检测效果: 一. 介绍基于 ...
毕设【基于Matlab的钢筋计数】GUI,参考文献，源代码
目前,国内大部分钢厂的钢筋销售模式为成捆定支销售,因而对成捆钢筋计数显得尤为重要,现在许多厂商通过工人手工计数的方式来实现对成捆钢筋的计数,这种计数方法效率不高,同时对工人的要求较高,工作强度也比较大 ...
基于yolov5+deepsort的智能售货机商品目标检测种类识别计数
起源智能售货机的摄像头录下用户购物的视频,并上传到服务器,服务器识别商品种类,识别拿出和放入的种类.数量.如下最终服务器返回json数据给客户端: 第一步,训练yolov5模型看炮哥的视频:ht ...
基于YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统源码+数据集，实现出/入分别计数
yolov5 deepsort 行人车辆跟踪检测计数下载地址:基于YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统源码+数据集实现了出/入分别计数. 默认是南/北方向检测,若要检测不同位置 ...
基于YOLOv5＆Deepsort的山药计数系统（源码＆教程）
1.研究背景目前缺少针对西南喀斯特山区作物种植地块破碎和多云雾天气导致影像存在阴影进而影响作物遥感识别精度等问题的研究,上述研究也未能找到较好消除杂草对作物植株识别影响的方法.此外,西南喀斯特山区作 ...
【目标检测】基于yolov6的钢筋检测和计数(附代码和数据集)
写在前面: 首先感谢兄弟们的订阅,让我有创作的动力,在创作过程我会尽最大能力,保证作品的质量,如果有问题,可以私信我,让我们携手共进,共创辉煌. Hello,大家好,我是augustqi. 今天给大家 ...
【目标检测】基于yolov5的红细胞检测和计数(附代码和数据集，Ubuntu系统)
写在前面:"路虽远,行则将至:事虽难,做则必成.只要有愚公移山的志气.滴水穿石的毅力,脚踏实地,埋头苦干,积跬步以至千里,就一定能够把宏伟目标变为美好现实." 首先感谢兄弟们的订阅 ...
基于YOLOv5的舰船检测与识别系统（Python+清新界面+数据集）
摘要:基于YOLOv5的舰船检测与识别系统用于识别包括渔船.游轮等多种海上船只类型,检测船舰目标并进行识别计数,以提供海洋船只的自动化监测和管理.本文详细介绍船舰类型识别系统,在介绍算法原理的同时,给 ...
【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做麦穗计数
小麦是世界上种植地域最广.面积最大及产量最多的粮食作物,2021年世界小麦使用量达到7.54亿吨.小麦产量的及时预估对作物生产.粮食价格及粮食安全产生重大影响,单位面积穗数是小麦产量预估研究中的难点及 ...

基于YoloV5的钢筋计数

文章目录