OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数

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  物体检测是计算机视觉的基石。这需要识别和精确定位图像或视频中的物体。在此基础上，使用 Ultralytics YOLOv8 进行基于区域的物体计数可通过量化指定区域中的物体来增强物体检测。此类进步具有变革性的应用，从准确计算城市人行横道上的行人到通过计算货架上的产品来完善库存管理。

    利用 YOLOv8 进行对象计数不仅可以推动业务走向自动化，还可以改善安全措施和数据驱动的决策。

    本文主要介绍以下内容：

• • 多区域物体计数的特点

  • 真实用例

多区域物体计数的特点

    对象计数可统计视频或图像中的对象。另一方面，基于区域的计数侧重于计数特定区域内的对象。YOLOv8 的区域计数将重点转移到帧内的特定指定区域。它不只是计数；它还涉及正确计数，以及计数重要的地方。此模块配备了几个功能：

    可移动区域：设置区域坐标并启动 YOLOv8 区域计数模块的推理后 ，YOLOv8 允许实时调整，这意味着无需深入编辑代