目标检测-检测图片并且标注出来_目标检测标注-优快云博客

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一.项目概述

本项目旨在使用深度学习技术实现目标检测，即从输入图片中识别并标注出图片中物体是什么。我们将使用Ultralytics的YOLOv8模型作为示例，展示如何在Python环境中进行目标检测的完整流程。通过该项目，读者将了解如何使用预训练模型进行目标检测、图像处理技术以及结果的可视化与导出方法。无论是单张图片的检测还是批量处理，我们都将提供详细的步骤和代码示例，帮助读者快速上手并理解实现背后的原理与技术细节。

该项目适合那些对计算机视觉和深度学习有兴趣的初学者和中级开发者，希望通过实际项目加深对目标检测技术的理解和应用能力。通过学习本项目，读者将获得实际可用的技能，为未来在图像处理和计算机视觉领域的深入探索奠定基础。

二.介绍YOLOv8模型

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。

YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。

不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。
总而言之，ultralytics 开源库的两个主要优点是：

融合众多当前 SOTA 技术于一体
未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

三.为什么要用这个yolov8模型

YOLOv8模型的优点及其与其他模型的对比

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 是YOLO系列模型的最新版本。YOLO模型系列因其快速、准确的目标检测能力而广受欢迎。以下是YOLOv8的几个主要优点以及与其他模型的对比。

YOLOv8的优点：

高效的实时检测： YOLO系列模型的设计初衷就是为了实现高效的实时目标检测。YOLOv8继承并进一步优化了这一特性，在保证检测速度的同时提升了检测精度。
单阶段检测器：与许多需要多阶段处理的检测器不同，YOLOv8是一个单阶段检测器。这意味着它可以在一次前向传递中同时预测边界框和类别概率，从而大大加快了处理速度。
精度和召回率的提升： YOLOv8在精度和召回率方面相较于之前的版本有了显著提升。得益于更深层次的卷积神经网络和优化的损失函数，YOLOv8能够更准确地定位和识别目标。
灵活性和适应性： YOLOv8模型能够处理各种不同类型的目标检测任务，无论是大目标还是小目标，无论是稀疏分布的目标还是密集分布的目标，YOLOv8都能较好地适应。
高效的训练和推理： YOLOv8在训练和推理过程中表现出了极高的效率。其优化的架构和算法使得模型在硬件资源有限的情况下依然能够高效运行。

YOLOv8与其他模型的对比：

与Faster R-CNN的对比：
- 速度：YOLOv8比Faster R-CNN快得多，因为YOLOv8是单阶段检测器，而Faster R-CNN是两阶段检测器。两阶段检测器在生成候选区域和分类的过程中需要更多的计算时间。
- 精度：Faster R-CNN在某些情况下可能具有更高的精度，尤其是在小目标检测上。但是，YOLOv8在大多数常见场景中能够提供足够高的精度，同时显著提升了检测速度。
与SSD的对比：
- 速度和精度平衡：SSD和YOLOv8都是单阶段检测器，因此在速度上都表现出色。然而，YOLOv8通过更优化的架构和算法，通常能够在精度上超过SSD，同时保持相似的速度。
- 架构复杂性：SSD的架构相对较为简单，YOLOv8则在其基础上进行了更复杂的优化和改进，使其在各种检测任务中表现更为出色。

四.数据的来源

数据是在阿里云天池下载的数据集

数据集里面有三百多张照片，一共有五个不同种类的动物照片，分为五个文件夹。

四.代码运行和前端的实现。

第一个一张照片的运行代码。

import cv2
from ultralytics import YOLO

# 加载预训练的 YOLOv8 模型
model = YOLO("yolov8n.pt")

# 获取模型预测的类别名称列表
classnameList = model.names
print(classnameList)

# 读取测试图片
img = cv2.imread('2.jpg')

# 进行目标检测预测，设置 stream=True 以获取所有检测结果
results = model.predict(i