YOLOV8环境下调用海康工业相机实时检测

最新推荐文章于 2025-04-05 16:42:51 发布

I WEI forever

最新推荐文章于 2025-04-05 16:42:51 发布

阅读量4.2k

点赞数 8

文章标签： python opencv github pycharm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dang202105027/article/details/134428629

版权

本文介绍了如何在研究生课题中使用YOLOV8在工业相机MV-CS200-10GC环境下进行实时检测，包括相机安装、MVS软件配置及Python代码实现，详细展示了从训练模型到实际应用的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本人初学小白，研究生课题需要，需要用到工业相机进行实时检测，查阅各位大佬的代码后为了实现在YOLOV8环境下配合工业相机进行实时检测，本文通过YOLOv8在自定义数据集下训练出权重文件，在电脑连接工业相机的基础上调用权重文件进行实时检测。

1.工业相机前期准备

本文采用的工业相机为MV-CS200-10GC，需要提前在海康机器人工业相机官网安装MVS软件

网址：海康机器人-让机器更智能，让智能更普惠

2、安装相关插件

如图在安装环境下找到MVDSS2以管理员身份安装

3、相关代码

import cv2
from ultralytics import YOLO

# 加载 训练 模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 获取摄像头内容，参数 0 表示使用默认的摄像头
cap = cv2.VideoCapture(1)

if False == cap.isOpened():
    print(0)
else:
    print(1)

cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 5472)  # 设置图像宽度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 3648)  # 设置图像高度
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 15)  # 设置帧率

# while True:
#     ret, frame = cap.read()
#     # print(ret)  #
#     ########图像不处理的情况
#     frame_1 = cv2.resize(frame, (640, 512))
#     cv2.imshow("frame", frame_1)
#
#     input = cv2.waitKey(1)
#     if input == ord('q'):
#         break

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()  # 读取摄像头的一帧图像
    frame_1 = cv2.resize(frame, (640, 512))
    if success:
        model.predict(source=frame_1, show=True)  # 对当前帧进行目标检测并显示结果
    # 通过按下 'q' 键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()  # 释放摄像头资源
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭OpenCV窗口