YOLOv8目标检测视频读取识别目标

最新推荐文章于 2025-02-21 20:17:55 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： YOLO 目标检测 音视频
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38566632/article/details/140688321
版权 
# 引入 YOLO
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 加载预训练权重
model = YOLO("yolov8n.pt") 

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture('快剪10.2-1.mp4')
print(cap.isOpened())
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基于YOLOv8的视频目标检测：行人、车辆、动物检测与实现
m0_52343631的博客
04-18 112
视频目标检测（Video Object Detection）是目标检测的一种扩展，旨在通过视频流中的每一帧进行目标识别和定位。与静态图像中的目标检测不同，视频目标检测不仅需要提取每一帧中的目标信息，还需要考虑目标在视频中随时间的变化。帧级检测：在每一帧中对目标进行检测，标记目标的位置和类别。时间一致性：通过视频的时序信息，保持目标的追踪一致性，避免目标丢失或错误识别。数据增强：由于视频帧之间存在相似性，通过数据增强提升模型的泛化能力。
yolov8目标检测
Q_ytsup5681的博客
06-23 1787
showPrev`和`showNext`方法分别实现了显示前一个和下一个图像或视频帧的功能，通过修改当前图像或帧索引，调用`showImage`或`showFrame`方法来显示相应的图像或帧。`showFrame`方法中，如果当前帧索引有效，获取当前帧并将其转换为`QImage`对象，在标签上显示原始视频帧，并清除检测后的图像标签内容。`showImage`方法中，如果当前图像索引有效，获取当前图像路径并加载图像，在标签上显示原始图像，并清除检测后的图像标签内容。为每个按钮设置点击事件处理函数。
YOLOv8 视频识别
canduecho的专栏
01-22 1万+
当使用YOLOv8进行视频目标检测时，可以通过跳帧的方式来控制处理帧数。跳帧处理：可以通过跳帧的方式来控制视频识别的处理帧数，例如每隔几帧进行一次识别，从而减少计算量和提高处理速度。视频分割：将视频分割成多个小段，分别进行识别处理，可以减少单个视频的处理时间，提高识别效率。控制视频识别的帧可以通过调整视频的帧率、跳帧处理、视频分割和硬件加速等方式来实现。设置帧率：可以通过设置视频的帧率来控制视频的播放速度，从而影响视频识别的速度。硬件加速：使用高性能的硬件设备，如GPU加速，可以提高视频识别的处理速度。
YOLOv8基于视频的帧图像识别与目标检测实战：从项目文件结构开始到多场景应用的解析（文章包括完整代码以及演示视频和结果视频）
最新发布
qq_53773901的博客
02-21 2690
这是一个基于YOLOv8模型的视频目标检测项目，能够实时处理视频流，识别视频中的多个对象，并在视频帧上标注出检测结果。
YOLOv8检测图片和视频
qq_58060770的博客
05-03 4722
使用了sahi的视频检测。
使用yolov8对视频进行实时检测
qq_64757029的博客
03-04 4701
YOLOv8进行视频检测
YOLOV8的目标检测系统
2202_75530902的博客
06-25 1408
这部分定义了不同任务所对应的模型路径，为后续根据用户选择加载模型提供了基础。# 定义模型选择的选项"检测模型": "yolov8n.pt","姿态估计模型": "yolov8n-pose.pt","分割模型": "yolov8n-seg.pt"
YOLOv8目标检测
m0_64637344的博客
06-24 1135
imagesimages：用于存放要标注的图片（jpg格式）labels：用于存放标注图片后产生的内容（这里采用YOLO格式）dataset（文件名可自定义）–images----train（训练集）----val（验证集）–labels----train（训练集标签文件）----val（存验证集标签文件）标签文件和训练用的图片名称一一对应。
基于YOLOv8算法的基建裂缝目标检测系统(数据集+检测模型+系统)
11-04
基于YOLOv8算法的基建裂缝目标检测系统是一种深度学习应用，旨在通过计算机视觉技术自动检测基础设施表面的裂缝问题。这项技术对于确保建筑物、道路、桥梁等工程的安全性具有重要意义。YOLOv8是YOLO系列算法中的一种...
yolov5目标检测多线程Qt界面
08-12
在计算机视觉领域，目标检测是一项关键技术，用于识别图像或视频中的特定物体。Yolov5是目前广泛使用的目标检测模型，以其高效和准确著称。而将Yolov5与Qt结合，构建一个多线程的用户界面，可以实现更加流畅的实时...
YoloV8视频实时检测
wuminghang的专栏
03-31 1162
基于onnxRuntime，使用c#版实现的基于YoloV8s模型的视觉检测框架,yolov9模型也可使用。3、支持：图片分类、物体检测、Sam分割、Pose姿态检测/动作、OBB旋转框、动作关键点预测。8、毫秒级推理，运行速度快，几行代码即可调用，自动识别模型，无需单独设置模型参数。9、封装类中含有大量注释，从预处理到后处理，轻松学会整个推理过程，轻松上手。4、支持CPU、GPU，一键切换使用Cpu或者Gpu运行。5、支持集成显卡、Nvidia显卡、amd显卡的推理。2、支持YoloV8s模型。
用YOLOv8模型实现目标检测、旋转边界框检测、姿势识别、图像分割及视频跟踪
heyiqiunet的博客
09-06 3114
YOLO(you only look once)是一阶段目标检测模型的开山之作，在图像目标检测领域一向以响应速度快著称，它同是兼顾了模型的准确性，在两者之间做到很好的平衡。经过多版本迭代，到YOLOv8，是一个功能强大，受到广大开发者欢迎与喜爱的目标检测模型，另外，在同一套代码中，它可以分别实现图像分类、姿势识别、图像分割，并且在目标检测、姿势识别、图像分割模型基础上实现视频跟踪功能。
yolov8动态识别屏幕上的视频物体
09-09 1715
屏幕上播放视频，要求用yolov8识别出屏幕上正在播放的任意视频的物体。安排！
yolov目标识别检测
2301_80196575的博客
06-16 1707
框架：本项目选择了 Ultralytics 的 YOLO 框架，采用了 YOLOv8 模型。选择原因：YOLO 框架以其高速的推理速度和较高的准确率而著称，适合需要实时目标检测的场景。选择该框架可能是为了平衡速度和准确性的需求。
yolov8实战第五天——yolov8+ffmpeg实时视频流检测并进行实时推流——（推流，保姆教学）
热门推荐
qq_34717531的博客
01-05 1万+
YOLOv8是YOLO目标检测算法的一个变种。它在YOLOv4的基础上进行了一些改进，如使用更大的图像尺寸、更深的网络结构、更多的训练数据等，从而获得更好的检测精度和更快的检测速度。实时视频流目标检测是一种非常有用的应用场景。例如，在视频监控系统中，我们需要对视频流进行实时分析和检测，以便及时发现异常事件和行为。另外，实时视频流目标检测也可以用于自动驾驶、无人机等领域。
rk3588部署yolov8视频目标检测教程
jngwe的博客
04-30 7736
解压opencv和opencv-contrib 代码，在板卡上新建一个opencv4_install文件夹，用于安装opencv，再进入解压后的opencv4.4.0文件夹， 新建文件夹 build，进入build文件夹，打开终端执行以下命令。patch文件我已经放到百度云opencv4.4/patch_文件夹下，可以下载放到对应位置后，在重新执行上述指令进行编译，直到无报错为止，再执行make指令进行编译。执行完会在终端显示 done!编译的时候，会报错误，缺一些依赖库，参照下面的链接进行解决。
YOLOv8改进 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
weixin_51988935的博客
11-12 500
本项目旨在利用YOLOv8算法来实现视频中划定区域目标的统计计数。YOLOv8是一种目标检测算法，能够实现实时目标检测和定位。视频划定区域目标统计计数是指在一个视频中，对于指定的区域，统计出该区域内出现的目标物体数量。该项目的工作流程如下：首先，利用YOLOv8算法对输入的视频进行目标检测和定位，识别出视频中的各个目标物体。然后，通过设定的划定区域，筛选出位于该区域内的目标物体。最后，对筛选出的目标物体进行统计计数，得出区域内目标物体的数量。
基于YOLOv8的目标检测系统
Confusd_pai的博客
02-01 862
本文将详细介绍一个基于YOLOv8的目标检测系统。该系统使用Python编写，结合了OpenCV、PyTorch、Tkinter等多个库，实现了实时目标检测、结果保存、历史记录查询、自定义识别类别以及数据统计分析等功能。（需自行添加训练代码，这里只提供框架）
idea的maven依赖爆红
01-23
### 解决IntelliJ IDEA 中 Maven 依赖项标记为红色的问题 当遇到 Intellij IDEA 的 Maven 依赖项被错误地标记为红色的情况时，这通常意味着 IDE 或者构建工具未能正确解析这些依赖关系。以下是几种常见的解决方案： #### 方法一：刷新 Maven 项目 确保所有的更改都已同步到项目的 pom.xml 文件中。通过点击右侧的 **Maven 工具窗口**中的按钮来更新项目，该按钮图标类似于两个旋转的箭头[^1]。 #### 方法二：重新导入项目 如果简单的刷新无法解决问题，则可以尝试完全重新加载整个项目结构。选择菜单栏上的 `File` -> `Invalidate Caches / Restart...`, 这会清除缓存并重启 IDE，在此之后再执行一次完整的 Maven 导入操作[^2]。 #### 方法三：调整 VM 参数 对于某些特定情况，可能是因为本地仓库索引未建立好所引起的依赖识别问题。可以通过设置额外的 JVM 启动参数 `-DarchetypeCatalog=local` 来强制使用本地目录作为原型库来源。具体路径为 `File=>New Project Settings=>Settings for New Projects=>Build, Execution, Deployment=>Build Tools=>Maven=>Runner=>VM Options`[^4]。 #### 方法四：检查网络连接与代理设置 有时由于网络原因或公司内部防火墙的存在，可能会阻止访问远程存储库下载必要的工件。确认是否有可用的互联网连接以及是否需要配置 HTTP/HTTPS 代理服务器地址以便正常获取外部资源[^3]。 ```bash # 如果确实存在代理需求，请按照如下方式修改settings.xml文件内的<proxies>部分 <proxy> <id>example-proxy</id> <active>true</active> <protocol>http</protocol> <host>proxy.example.com</host> <port>8080</port> <!-- 可选 --> <username>proxyuser</username> <password>somepassword</password> <nonProxyHosts>*.example.org|*.example.net</nonProxyHosts> </proxy> ```
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