yolov5的detect.py代码修改＋调用摄像头+ROS话题发布

weights:参数为模型文件所在目录; source:参数为要识别的图片的路径(多个图片可以是其文件夹路径);

Imgse:表示图像输入大小，yolo会根据这个参数剪裁图片;

--conf-thres为识别的置信度;

iou-thres:“预测的边框”和“真实的边框”的交集和并集的比值，这个IoU值设置小一些可以防止出现重复框;

max-det:参数为最大侦测的目标数; device参数为用来识别的设备，数字表示gpu号，若需要cpu运行则将参数改为cpu;

view-img参数表示是否展示识别图像; save-txt、--save-txt--save-conf、--save-crop、--nosave都是保存相关结果的;

classes参数表示只检测某一目标;

agnostic-nms表示是否进行nms去除不同类别之间的框

augment表示推理的时候进行多尺度，翻转等操作推理; visualize表示保存可视化特征图片;update参数表示更新模型; project、name、exist-ok为识别结果图保存地址设置;

line-thickness为画框的粗细; hide-labels、hide-conf为是否在识别结果里添加标签名字置信度 half参数表示是否使用FP16半精度推理: dnn参数表示是否使用OpenCV DNN进行ONNX推断