- 简单的yolo python接口

- 要求: nvidia驱动 >= 440.33, 操作系统linux x86_64, python37/python38/python39

- `pip install trtpy`, 这是一个实验包，您可以通过pip进行安装，目前提供了yolo支持，删除了repo中的其他项，在不久的将来会提供更新

- 通过这个指令安装，您就可以使用python接口，而不需要配置cuda、cudnn、tensorRT等系列

- 内置的版本：CUDA10.2、CUDNN8.2.2.26、TensorRT8.0.1.6、protobuf3.11.4

```python

import os

import cv2

import numpy as np

import trtpy as tp

engine_file = "yolov5s.fp32.trtmodel"

if not os.path.exists(engine_file):

tp.compile_onnx_to_file(1, tp.onnx_hub("yolov5s"), engine_file)

yolo = tp.Yolo(engine_file, type=tp.YoloType.V5)

image = cv2.imread("car.jpg")

bboxes = yolo.commit(image).get()

print(f"{len(bboxes)} objects")

for box in bboxes:

left, top, right, bottom = map(int, [box.left, box.top, box.right, box.bottom])

cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), tp.random_color(box.class_label), 5)

saveto = "yolov5.car.jpg"

print(f"Save to {saveto}")

cv2.imwrite(saveto, image)

cv2.imshow("result", image)

cv2.waitKey()

```