import cv2
from ultralytics import YOLO
# 加载 YOLOv8 模型
model = YOLO('./best.pt')
video_path = "./4.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():
status, frame = cap.read()
if not status:
break
results = model.predict(source=frame)
result = results[0]
anno_frame = result.plot()
cv2.imshow("V8", anno_frame)
# 设置延迟以减慢视频播放速度
if cv2.waitKey(30) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
使用yolov8对视频进行实时检测
最新推荐文章于 2024-12-18 19:14:57 发布
本文介绍了如何使用Ultralytics的YOLOv8模型对指定视频文件进行物体检测,并在每一帧上显示检测结果。代码展示了如何打开视频,读取帧,预测物体并显示带有标注的帧,用户可以设置延迟以控制视频播放速度。
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Yolo
YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎
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