本项目地址 Github

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Introduction

YoloV5 作为 YoloV4 之后的改进型，在算法上做出了优化，检测的性能得到了一定的提升。其特点之一就是权重文件非常的小，可以在一些配置更低的移动设备上运行，且提高速度的同时准确度更高。本次使用的是最新推出的 YoloV5 Version7 版本。

GitHub 地址：YOLOv5 🚀 是世界上最受欢迎的视觉 AI，代表 Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究，结合在数千小时的研究和开发中积累的经验教训和最佳实践。

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Section 1 起因

本人目前的一个项目需要使用到手势识别，得益于 YoloV5 的优秀的识别速度与准确率，因此识别部分的模型均使用 YoloV5 Version7 版本进行训练。训练之后需要使用这个模型，原始的 detect.py 程序使用 argparse 对参数进行封装，这为初期验证模型提供了一定的便利，我们可以通过 Pycharm 或者 Terminal 来快速地执行程序，然后在 run/detect 路径下快速地查看到结果。但是在实际的应用中，识别程序往往是作为整个系统的一个组件来运行的，现有的 detect.py 无法满足使用需求，因此需要将其封装成一个可供多个程序调用的 API 接口。通过这个接口可以获得 种类、坐标、置信度 这三个信息。通过这些信息来控制系统软件做出对应的操作。

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Section 2 魔改的思路

这部分的代码与思路参照了 爆改YOLOV7的detect.py制作成API接口供其他python程序调用（超低延时） 这篇文章的思路。由于 YoloV5 和 YoloV7 的程序有些许不一样，因此做了一些修改。

大体的思路是去除掉 argparse 部分，通过类将参数封装进去，去除掉识别这个核心功能之外的其它功能。

未打包程序见博客 魔改并封装 YoloV5 Version7 的 detect.py 成 API接口以供 python 程序使用

Section 3 如何安装到 Python 环境

从 whl 文件夹或者从Release下载 yolo_detectAPI-5.7-py3-none-any.whl ，在下载目录内进入 Terminal 并切换至你要安装的 Python 环境。输入下面的命令安装 Python 库。这里需要注意，Python 环境需要 3.8 及以上版本才能使用。

pip install .\yolo_detectAPI-5.7-py3-none-any.whl

这个库使用 CPU 执行程序，如果需要使用 GPU 执行程序请 clone 源码自行打包修改程序。

自行打包需要进入到 clone 之后的项目的根目录，打开终端输入下面的命令，然后在 dist 文件夹内就可找到你需要的 whl 文件。

python setup.py sdist bdist_wheel

Section 4 如何在项目中使用

使用下面的代码就可以引用这个库。其中的 cv2,torch 在没有特定版本需求的情况下不需要单独安装，安装本API库的时候程序会自动安装这些依赖的库。

import cv2
import yolo_detectAPI
import torchif __name__ == '__main__':cap = cv2.VideoCapture(0)a = yolo_detectAPI.DetectAPI(weights='last.pt')  # 你要使用的模型的路径with torch.no_grad():while True:rec, img = cap.read()result, names = a.detect([img])img = result[0][0]  # 每一帧图片的处理结果图片# 每一帧图像的识别结果（可包含多个物体）for cls, (x1, y1, x2, y2), conf in result[0][1]:print(names[cls], x1, y1, x2, y2, conf)  # 识别物体种类、左上角x坐标、左上角y轴坐标、右下角x轴坐标、右下角y轴坐标，置信度cv2.imshow("vedio", img)if cv2.waitKey(1) == ord('q'):break

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Section 5 其他

其它问题欢迎进企鹅群交流：913211989 ( 小猫不要摸鱼 )

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不可商用，开源，论文引用请标注如下内容

[1] Da Kuang.YoloV5 Version7 Detect API for Python3[EB/OL]. https://github.com/Ender-William/YoloDetectAPI, 2023-02-17/引用日期{YYYY-MM-DD}.

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Reference

本程序的修改参考了以下的资料，在此为前人做出的努力与贡献表示感谢！

https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v7.0
https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126012620
https://blog.csdn.net/CharmsLUO/article/details/123422822