コマンド:docker pull ludiwangfpga/yolo:v7
![image](https://github.com/ludiwangfpga/ludiwangfpga/raw/main/%E5%9B%BE%E7%89%871.png#w30)
コマンド:docker run -it -v "/home/wang/docker/file/1.pt:/app/1.pt" -v "/home/wang/docker/file/1.mp4:/app/1.mp4" ludiwangfpga/yolo:v7 --weights /app/1.pt
![image](https://github.com/ludiwangfpga/ludiwangfpga/raw/main/%E5%9B%BE%E7%89%872.png)
事前に1.ptファイルと1.mp4ファイルを用意してください。
カメラを呼び出すためのコマンドに「--device=/dev/video0」を追加します。
-vの後には1.ptと1.mp4のファイルがあるディレクトリを指定し、ディレクトリの後に「:/app/1.pt」を追加します。
単一の画像またはフォルダ全体の画像を認識する必要がある場合は、同様にアップロードできます。
![image](https://github.com/ludiwangfpga/ludiwangfpga/raw/main/%E5%9B%BE%E7%89%873.png)
1.mp4を使用してドアノブを識別する方法を図に示します。
サポートされている入力形式は以下の通りです:
0 # ウェブカメラ
img.jpg # 画像
vid.mp4 # 動画
path/ # ディレクトリ
path/*.jpg # ワイルドカード
'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube
'rtsp://example.com/media.mp4'
コマンド docker ps を使用してIDを確認してください(Dockerコンテナを終了しないでください)。
067e3044971f を自分のIDに置き換えて、コマンド docker exec -it 067e3044971f /bin/bash を実行します。
コマンドを使用して生成されたファイルの場所を確認できます。生成されたファイルをローカルにコピーします。
docker exec -it 067e3044971f /bin/bash
docker cp 067e3044971f:app/runs/detect/exp/1.mp4 /home/wang/docker/
![image](https://github.com/ludiwangfpga/ludiwangfpga/raw/main/%E5%9B%BE%E7%89%874.png)