一、下載源碼和權(quán)重文件
我們需要首先從GitHub獲取到y(tǒng)olov5的源碼，直達(dá)鏈接如下：
https://github.com/ultralytics/yolov5
打開后按照如下步驟下載源碼壓縮包即可
權(quán)重文件下載地址：https://download.csdn.net/download/liujiahao123987/87400892
二、在手機(jī)端下載IP攝像頭
注：我用的iOS，安卓版本沒有"Lite"
需要的就是這個局域網(wǎng)，每個人的都不一樣
三、安裝Anaconda，CUDA，CUDNN（安裝過的可以跳過）
需自行配置環(huán)境，本人利用anaconda創(chuàng)建的虛擬環(huán)境，步驟如下：
首先下載anaconda 官網(wǎng)：https://www.anaconda.com/
在開始中找到Anaconda Prompt
現(xiàn)在是顯示的anaconda自帶的環(huán)境
接下來創(chuàng)建虛擬環(huán)境
conda create -n 環(huán)境名 python=版本號激活虛擬環(huán)境
conda activate 環(huán)境名
這時就進(jìn)入到了所創(chuàng)建的虛擬環(huán)境中了
另外如果需要GPU顯卡驅(qū)動還需要在虛擬環(huán)境中下載對應(yīng)的CUDA和CUDNN
查看自己電腦對應(yīng)的cuda版本（如果有顯卡的話）
nvidia-smi
可見我的CUDA Version 為 11.7
在官網(wǎng)下載cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
具體cuda安裝步驟可參考一位大神的文章：https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/125045218
接下來安裝對應(yīng)的cudnn，官網(wǎng)為：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （需要登錄賬號，這個沒法跳過）
四、安裝pytorch并檢驗上述安裝是否成功
pytorch官網(wǎng)：https://pytorch.org
在剛才的虛擬環(huán)境下輸入框中代碼下載對應(yīng)gpu版本的pytorch
若彈出提示，輸入 y，即可完成安裝，顯示“done”
下載前可以進(jìn)行換源(自行查詢教程)，雖然可以提升速度但我不喜歡，因為會遇到各種各樣的問題
接下來檢驗安裝是否成功
按照圖片中的三步，如果最后出現(xiàn)”True“即表明安裝成功！??！
五、在pycharm中打開下載的yolov5源碼
為這個項目選擇先前配置好的編譯器，在創(chuàng)建的虛擬環(huán)境文件夾的tools里
在終端運行下列代碼
pip install -r requirements.txt
python detect.py --source http://admin:admin@192.168.0.105:8081 --classes 0 注：--classes 0 的作用是只識別人，如果不加則可以識別80個類別
四、效果展示
注：我是前后攝像頭雙開，后置的哪個遮擋了
#另外可以通過調(diào)參實現(xiàn)其他功能文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-424364.html
----------小白一枚，歡迎大家在評論區(qū)指正交流?。。?---------文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-424364.html
到了這里，關(guān)于【學(xué)習(xí)筆記】Yolov5調(diào)用手機(jī)攝像頭實時檢測(環(huán)境配置+實現(xiàn)步驟)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
