本次开源计划主要针对大学生无人机相关竞赛的视觉算法开发。
开源代码仓库链接：https://github.com/zzhmx/yolov5-tracking-xxxsort.git
如果需要配置GPU版本环境可以查看我的这篇博客：yolov5-tracking-xxxsort yolov5融合六种跟踪算法（一）–环境配置GPU版本
实际使用方法：
yolov5-tracking-xxxsort yolov5融合六种跟踪算法（二）–目标识别

1.安装anaconda

首先在浏览器中找到anaconda官网下载安装包，网址：https://www.anaconda.com/download
点击donwload，下载完成后，运行安装包。如果你在安装过程中遇到的界面没有显示在下面列的图片里，那就选择跳过不管，按照默认情况来。

这个路径是安装路径，C盘空间太少的话可以自己指定其他路径，记住安装在哪

改好后点next，这两个都要勾选，第一个选上软件会自动将安装路径填入到系统环境变量中，没有经验的同学一定要选。然后点install进行安装。

安装完成后，打开电脑cmd（键盘win+R后在输入栏输入cmd回车即可打开），输入

conda --version

出现conda的版本号说明安装成功。
2.配置yolov5的环境
这是yolov5的开源地址
https://github.com/ultralytics/yolov5
官方有详细的使用教程
https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki

然后开始配置环境
下载我开源的代码压缩包解压到自己的文件夹里
https://github.com/zzhmx/yolov5-tracking-xxxsort.git
打开下面所示的prompt：

然后输入下面命令，python版本最好按3.8来

conda create -n xxx python=3.8

xxx为你想给这个虚拟环境设定的名称
安装好之后，输入：

conda activate xxx

xxx为你给这个虚拟环境设定的名称,以后每次你想运行你创建的虚拟环境都这样操作就可以，这样就可以在终端使用python了。

然后接着在prompt里面使用cd 命令将路径转移到你下载的yolo_tracking-8.0文件夹目录下。比如我的是 cd F:\V2t-lab\Cabin_cargo\yolov_tacker
注意cd后面有空格。
在prompt输入（如果遇到网络波动可以重复尝试或者换手机热点，如果电脑没有pip可以百度搜索如何安装，正常情况下pip安装还是比较快的）

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

或者：

conda install pytorch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 cpuonly -c pytorch

安装完成之后输入：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -U scikit-learn

安装git,跟着这个博客安装即可：
https://blog.csdn.net/qq_52102933/article/details/120387246
然后打开

和之前一样先

conda activate yolov5


pip install -e git+https://github.com/samson-wang/cython_bbox.git#egg=cython-bbox

如果上面这条命令报错，可以cd到cython_bbox-master文件夹目录下运行 python setup.py install
运行完要保证路径再cd到yolo_tracking-8.0路径下

pip install boxmot

这样环境就全部成功配置完了。
然后在之后的device配置中全部选择cpu即可：
在track.py中

在yolov5的detect.py中

在yolov5的train.py中

使用编译器pycharm，这个的下载大家可以在官网
https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/?section=windows
下载社区版pycharm，这个是免费的。

安装过程中

其他都按照默认情况就好，点击open选择你下载的代码文件夹就可以

Pycharm主要操作是把你配置好的yolov5虚拟环境中的python加到pycharm中作为解释器。
点击如下图所示按钮：

找到你的anaconda地址，在envs文件夹下是你配置的虚拟环境目录，找到后往下翻，找到python.exe，选中点击OK按钮

然后接着点击OK

等待一会儿进度条，选择你的虚拟环境下的python就配置到pycharm里面了。