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https://github.com/ultralytics/yolov5 【算法介绍】
YOLOv5实例分割是目标检测算法的一个变种#xff0c;主要用于识别和分割图像中的多个物体。它是在YOLOv5的基础上#xff0c;通过添加一个实例分割模块来实现的。
在实例分割中#xff0c;算法不仅…【官方框架地址】
https://github.com/ultralytics/yolov5 【算法介绍】
YOLOv5实例分割是目标检测算法的一个变种主要用于识别和分割图像中的多个物体。它是在YOLOv5的基础上通过添加一个实例分割模块来实现的。
在实例分割中算法不仅要识别图像中的物体还要对每个物体进行分割以获得物体的精确边界。这需要对每个物体实例进行单独的预测并使用像素级的掩膜来标记物体的边界。
与传统的分割方法相比YOLOv5实例分割具有更高的速度和准确性。由于它采用了一种端到端的训练方式因此可以有效地处理各种复杂的背景和光照条件。此外它还可以处理多个物体在同一像素或同一位置的情况这在一些场景中是非常有用的。
然而YOLOv5实例分割也存在一些局限性。例如它对于小物体的检测效果较差因为小物体的特征比较微弱。此外对于遮挡或重叠的物体它也可能无法准确地识别和分割。
总的来说YOLOv5实例分割是一种非常有用的目标检测和分割算法可以广泛应用于各种计算机视觉任务中。尽管它还有一些局限性但随着技术的不断发展相信这些问题也会得到解决。
【效果展示】 【实现部分代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Mat src null;Yolov5SegManager detector new Yolov5SegManager();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter 图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp;openFileDialog.RestoreDirectory true;openFileDialog.Multiselect false;if (openFileDialog.ShowDialog() DialogResult.OK){src Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private void button2_Click(object sender, EventArgs e){if(pictureBox1.Imagenull){return;}var result detector.Inference(src);pictureBox2.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(result);}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){detector.LoadWeights(Application.StartupPath \\weights\\yolov5s-seg.onnx, Application.StartupPath \\weights\\labels.txt);}private void button3_Click(object sender, EventArgs e){VideoCapture capture new VideoCapture(0);if (!capture.IsOpened()){Console.WriteLine(video not open!);return;}Mat frame new Mat();var sw new Stopwatch();int fps 0;while (true){capture.Read(frame);if (frame.Empty()){Console.WriteLine(data is empty!);break;}sw.Start();var result detector.Inference(frame);sw.Stop();fps Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);sw.Reset();Cv2.PutText(result, FPS fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);//显示结果Cv2.ImShow(Result, result);int key Cv2.WaitKey(10);if (key 27)break;}capture.Release();}}
}【源码下载】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/88785861 【测试环境】
VS2019netframwork4.7.2,opencvsharp4.8.0,onnxruntime1.16.3 CPU运行源码下载后可以直接运行
