yolov8+PyQt5实现车辆实时追踪，车速测量。

qq_36426741

已于 2024-05-27 12:30:48 修改

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文章标签： yolov8 qt python

于 2024-05-27 10:12:01 首次发布

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yolov8+PyQt5实现车辆实时追踪，车速测量。

1. 界面展示

1.效果图
在这里插入图片描述
2.效果图

3.代码结构图

2.原理讲解

yolov8官网和github地址

在这里插入图片描述

官网地址      https://docs.ultralytics.com/
github地址    https://github.com/ultralytics/ultralytics

2.项目所需依赖

opencv-python==4.9.0.80
matplotlib==3.8.4
pyqt5==5.15.10
mss==9.0.1
numpy==1.26.3
pyautogui==0.9.54
torch==2.3.0+cu118
ultralytics==8.2.4

3.项目主要结构
主界面代码
在这里插入图片描述
推理线程代码

既然基于视觉测量车速是车辆追踪，那么第一步就是应该找出图片中的车辆，然后持续追踪。这里我们用yolov8的实例分割找出图片中的车辆。并用track对车辆进行追踪。

 # 对每一帧进行目标检测
                    results = model.track(
                        persist=True,
                        source=np.array(frame),
                        device=self.device,
                        imgsz=(self.imgsz, self.imgsz),
                        half=self.half,
                        conf=self.conf,
                        iou=self.iou
                    )
                    for r in results:
                        masks = r.masks.xy
                        background_image = np.zeros((frame_height, frame_width, 3)