YOLOv5 单目相机测距项目教程

1. 项目目录结构及介绍

yolov5_Monocular_ranging/
├── article_pic/
├── data/
├── deep_sort_pytorch/
├── models/
├── utils/
├── README.md
├── detect.py
├── distance.py
├── estimateDistanceUtil.py
├── export.py
├── hubconf.py
├── requirements.txt
├── track.py
├── train.py
├── tutorial.ipynb
├── val.py
├── video.py
└── yolov5s.pt

目录结构介绍

• article_pic/: 存放项目相关的图片文件。
• data/: 存放数据集和相关配置文件。
• deep_sort_pytorch/: 深度排序相关的代码文件。
• models/: 存放YOLOv5模型的定义文件。
• utils/: 存放项目中使用的各种工具函数。
• README.md: 项目的介绍文档。
• detect.py: 用于检测目标的脚本。
• distance.py: 用于计算目标距离的脚本。
• estimateDistanceUtil.py: 距离估计的工具函数。
• export.py: 用于导出模型的脚本。
• hubconf.py: 用于配置模型的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• track.py: 用于目标跟踪的脚本。
• train.py: 用于训练模型的脚本。
• tutorial.ipynb: 项目的Jupyter Notebook教程。
• val.py: 用于模型验证的脚本。
• video.py: 用于处理视频输入的脚本。
• yolov5s.pt: 预训练的YOLOv5模型文件。

2. 项目启动文件介绍

detect.py

detect.py 是用于检测目标的主要脚本。它可以从视频或摄像头中实时检测目标，并输出检测结果。

python detect.py --source 0  # 使用摄像头
python detect.py --source video.mp4  # 使用视频文件

distance.py

distance.py 用于计算目标与相机之间的距离。它可以从摄像头或视频中实时计算目标的距离。

python distance.py --source 0  # 使用摄像头
python distance.py --source video.mp4  # 使用视频文件

track.py

track.py 用于目标跟踪。它可以实时跟踪视频或摄像头中的目标，并输出跟踪结果。

python track.py --source 0  # 使用摄像头
python track.py --source video.mp4  # 使用视频文件

3. 项目配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python库。你可以使用以下命令安装所有依赖：

pip install -r requirements.txt

hubconf.py

hubconf.py 文件用于配置YOLOv5模型的加载和使用。你可以根据需要修改此文件中的配置。

yolov5s.pt

yolov5s.pt 是预训练的YOLOv5模型文件。项目默认使用此模型进行目标检测。

README.md

README.md 文件是项目的介绍文档，包含了项目的概述、安装步骤、使用方法等信息。建议在开始使用项目前仔细阅读此文档。

---

通过以上内容，你应该能够了解并开始使用 yolov5_Monocular_ranging 项目。如果有任何问题，请参考项目中的 README.md 文件或相关文档。