1.YOLOv5在"零售业库存管理"领域的应用

在零售业库存管理中，YOLOv5可以帮助自动化商品识别和库存盘点过程。通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。以下是一个使用YOLOv5进行商品识别的Python脚本示例：

import cv2

import yolov5



# 初始化YOLOv5模型

model = yolov5.YOLOv5(weights="yolov5s.pt")



# 假设我们有一个包含商品图像的数据集，并已对其进行训练以识别特定的商品类别

# model = yolov5.Train('dataset.yaml')  # 训练模型



# 使用网络摄像头捕捉货架图像

cap = cv2.VideoCapture(0)



while True:

    # 读取视频帧

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        break



    # 使用YOLOv5进行目标检测

    results = model.detect(frame)



    # 在检测到的商品周围画框并显示信息

    for result in results:

        label, conf, x, y, w, h = result

        label_text = f"{label} {conf:.2f}"

        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

        cv2.putText(frame, labe