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YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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yolov5でのUSBカメラの使用方法について

slax22

総合スコア2

YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/01/06 09:19

前提・実現したいこと

USB接続のカメラを用いて、yolov5の動体検知がしたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

Namespace(agnostic_nms=False, augment=False, classes=None, conf_thres=0.25, device='', exist_ok=False, img_size=640, iou_thres=0.45, name='exp', project='runs/detect', save_conf=False, save_txt=False, source='0', update=False, view_img=False, weights='yolov5s.pt') Using torch 1.7.1 CPU Fusing layers... Model Summary: 232 layers, 7459581 parameters, 0 gradients, 17.5 GFLOPS 1/1: 0... success (1280x960 at 25.00 FPS). Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 174, in <module> detect() File "detect.py", line 49, in detect dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) File "/Users/slax22/yolov5/utils/datasets.py", line 286, in __init__ s = np.stack([letterbox(x, new_shape=self.img_size)[0].shape for x in self.imgs], 0) # inference shapes File "/Users/slax22/yolov5/utils/datasets.py", line 286, in <listcomp> s = np.stack([letterbox(x, new_shape=self.img_size)[0].shape for x in self.imgs], 0) # inference shapes File "/Users/slax22/yolov5/utils/datasets.py", line 696, in letterbox shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape' ### 該当のソースコード ```python ソースコード python detect.py --source 0 ### 試したこと --source 0 の0の部分を1や2に変えましたが変化はありませんでした。 またmacを使っているのですが、システムレポートを確認したところUSBカメラはカメラ0として認識されていることがわかっています。 ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) https://qiita.com/SatoshiGachiFujimoto/items/cb586b255eb220fdd8aa 上記URLに書いてあったことをそのまま実行しているのですが、 SnapCameraなどにウェブカメラを占有される場合は、utils/datasets.pyのLoadStreamsクラス237行目の cap = cv2.VideoCapture(0 if s == '0' else s) の0のところを1などに変えてみてください。 この文章がいまいち理解できません。具体的にどのプログラムにどのようなことをすればいいのでしょうか。

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回答1

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ベストアンサー

yolov5のフォルダーの中の、utilsフォルダーにあるdatasets.pyを開いて、
datasets.pyの275行目に書いてある行のコードを消して

cap = cv2.VideoCapture(1 if s == '0' else s)

に書き換えろってことだと思います。(インデントも忘れないでください。)

投稿2021/01/06 20:06

children

総合スコア89

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slax22

2021/01/08 16:32

回答誠にありがとうございます。早速試したところ、うまくいきました!ありがとうございました!
children

2021/03/17 20:23

返信遅くなりすみません。初めてベストアンサーをいただいたのでとても嬉しいです。こちらこそ、ありがとうございました!
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