VScode+YOLOv8+深度相机D435i实现物体追踪

一、相关环境搭建

Anacode+YOLO识别图片-优快云博客

二、物体追踪实现

通过导入相关的检测模型后，就可以实现物体追踪与识别。

import cv2
import numpy as np
import pyrealsense2 as rs
from ultralytics import YOLO  # 将YOLOv8导入到该py文件中

# 加载官方或自定义模型
model = YOLO(r"E:\Deep learning\YOLOv8\yolov8n.pt")  # 加载一个官方的检测模型
model = YOLO(r"E:\Deep learning\YOLOv8\yolov8s.pt")  # 加载一个官方的检测模型
# model = YOLO(r"E:\Deep learning\YOLOv8\yolov8n-seg.pt")  # 加载一个官方的分割模型
# model = YOLO(r"E:\Deep learning\YOLOv8\yolov8n-pose.pt")  # 加载一个官方的姿态模型


# 深度相机配置
pipeline = rs.pipeline()  # 定义流程pipeline，创建一个管道
config = rs.config()  # 定义配置config
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)  # 初始化摄像头深度流
config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)
pipe_profile = pipeline.start(config)  # 启用管段流
align = rs.align(rs.stream.color)  # 这个