yolov5开源github项目使用入门_yolo github

github开源地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
1.requirements
这里用到pycharm下方的自带terminal输入命令：
先activate conda环境，之后进入项目目录yolov5下，最后pip install -r requirements.txt
2.detect.py的参数
主要是weights模型参数载入，source检测源，0是源自摄像头，还有一个view-img实时显示处理的图像，不然看不到。

```python
def parse_opt():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path(s)')
    parser.add_argument('--source', type=str, default=0, help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')
    parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')
    parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    parser.add_argument('--save-crop', act
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