（可直接运行版本）python实现yolov3调用摄像头实时监测

最新推荐文章于 2025-06-29 07:30:00 发布
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#yolov3 #目标检测 #人工智能

该博客介绍了yolov3目标实时监测与识别功能，可对人物、动物、自行车等多种目标进行实时识别。其运行环境为python、cv2、jupyter notebook和Keras，还提供了可直接运行的代码下载地址。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

教女友学会python+yolov3调用笔记本摄像头——实时进行识别
qq_45504119的博客
05-04 7182
我终于回来啦，快一个月没有正式写博客了 最近忙着把老师交给我的项目完成，又从老师经费里白嫖了好多好玩的硬件，网课都没咋听，今天介绍完这个小点，马上就要准备看模电了 其实我做项目时完全从0开始，所接触的东西也是零零散散的，我想表达的东西用面向新手的方式写出来，之后开始介绍软硬件结合的东西。 环境：win10、py3.6、yolov3 1、准备工作 1、yolo3源代码：github_kera...
python图片目标检测_图像中的目标检测（HOG）
weixin_30111277的博客
01-29 1369
我想探测显微镜图像细胞内的物体。我有很多带注释的图片(app。有对象的图像为50000，没有对象的图像为500000)。在到目前为止，我尝试使用HOG提取特征，并使用logistic回归和LinearSVC进行分类。我尝试了几个HOG或color空间的参数(RGB、HSV、LAB)，但是我没有看到很大的差别，预测率大约是70%。在我有几个问题。我应该使用多少图像来训练描述符？我应该用多少张图片来测...
Python-YOLOv3tensorflow用TensorFlow实现的YOLOv3目标检测
08-11
YOLOv3 tensorflow：用TensorFlow实现的YOLOv3目标检测
yolov3的GUI界面（简易，图片检测）
perfectdisaster的博客
07-08 1633
yolov3的GUI界面（简易，图片检测）
Python编程：使用 YOLO 目标检测
最新发布
倔强老吕的博客
06-29 1220
加载预训练模型model = YOLO("yolov8n.pt") # 小模型# 训练模型data="custom_dataset.yaml", # 数据集配置文件imgsz=640,batch=8,# 导出模型model.export(format="onnx") # 可导出为多种格式。
yoloV5目标识别以及跟踪，功能识别动物（大象，犀牛，水牛，斑马）
qq_44891434的博客
06-15 3207
YOLOV5实现数据训练，生成的模型，并对动物进行识别和跟踪（已开源）
基于yolov5算法实现安全帽以及危险区域的监测，同时接入海康摄像头实现实时监测
07-01
【作品名称】：基于yolov5算法实现安全帽以及危险区域的监测，同时接入海康摄像头实现实时监测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期...
yolov8调用摄像头实时监测
10-15
要使用YOLOv8调用摄像头进行实时监测，可以按照以下步骤进行： 1. 安装OpenCV和YOLOv8 2. 下载YOLOv8的权重文件和配置文件 3. 使用OpenCV打开摄像头 4. 对于每一帧图像，使用YOLOv8进行目标检测 5. 在图像上绘制...
window10下打开摄像头实现Pytorch-YOLOv3的实时监测
01-21
python+OpenCV+YOLOv3打开笔记本摄像头模型检测 2、配置： 笔者的运行环境为： window 10 pycharm opencv-python Pytorch-YOLOv3 朋友们可下载笔者修改过的Pytorch-YOLOv3模型： Pytorch-YOLOv3使用步骤详解(win系统...
Yolov8调用摄像头实时检测示例
HIST_JK的博客
04-17 4591
此外，建议多看官方文档，也可看官方文档下的留言讨论，找自己需要的实现逻辑。现在ultralytics网站支持中文，阅读也不存在难度。以下示例，采用OpenCV来从摄像头不断获取数据，调用Yolo模型推理。本文代码仅为示例，需自行修改。
yolov11用摄像头实时监测
06-04
然而，基于YOLO系列模型的一贯特性，可以推测YOLOv11的实时监测功能将与先前版本（如YOLOv5、YOLOv8）类似[^3]。以下是一个假设性的实现方法，展示如何使用Python和OpenCV库结合YOLOv11进行摄像头实时目标检测。 ##...
yolo-pet:yolo实时宠物检测和识别
05-12
YOLO宠物 YOLO实时宠物检测和识别 用于使用或测试 从我们的下载经过训练的体重文件，或者自己进行训练。 克隆项目 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 修改yolo源代码 vim examples/yolo.c 创建一个新的标签字符串数组。 char *pet_names[] = {"Abyssinian", "Bengal", "Birman", "Bombay", "British_Shorthair", "Egyptian_Mau", "Maine_Coon", "Persian", "Ragdoll", "Russian_Blue", "Siamese", "Sphynx", "american_bulldog", "american_pit_bull_terrier", "basset_h
基于yolo5的目标检测人物动物识别，有代码，有数据，可以直接运行
05-14
基于yolo5的目标检测人物动物识别，有代码，有数据，可以直接运行
YOLO-animal-project:基于YOLOv3的动物项目
03-05
TrainYourOwnYOLO：从头开始构建自定义对象检测器 此存储库使您可以使用最新的计算机视觉算法训练自定义图像检测器。 简短的请查阅这个。 此仓库可与TensorFlow 2.3和Keras 2.4一起使用。 管道概述 要构建和测试您的YOLO对象检测算法，请执行以下步骤： 安装Microsoft的视觉对象标记工具（VoTT） 注释图像 下载预先训练的体重 在带注释的图像上训练您的自定义YOLO模型 检测新图像和视频中的对象 回购结构 ：有关图像批注的脚本和说明 ：有关训练YOLOv3模型的脚本和说明 ：有关在新图像和视频上测试您训练有素的YOLO模型的脚本和说明 ：输入数据，输出数据，模型权重和结果 ：由主脚本使用的工具脚本 入门 Google Colab教程 使用Google Colab，您可以跳过大多数设置步骤，并立即开始训练自己的模型。 必需品 唯一的硬性要
YOLOv8实战野生动物识别
weixin_40280870的博客
10-24 2315
本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对野生动物数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的野生动物图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取野生动物的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了野生动物识别的水平，还为野生动物保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。
动物目标检测——基于YOLOv5和树莓派4B平台
shiwei0813的博客
09-12 1157
通过以上步骤，我们成功地在性能更强的计算机上训练了YOLOv5模型，并将训练好的模型部署到树莓派4B上，利用树莓派的摄像头实现了实时动物目标检测。这一过程展示了从环境配置、数据准备、模型训练到模型部署和实时推理的完整流程。通过本文的介绍，相信读者能够掌握在树莓派上部署YOLOv5进行动物目标检测的完整流程。这一技术在智能家居、安防监控、农业监测等领域具有广泛的应用前景。希望本文能够为你的项目开发提供帮助和参考。
毕业项目推荐：基于yolov8/yolov5/yolo11的动物检测识别系统（python+卷积神经网络）
weixin_71667732的博客
01-07 3374
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
毕设 ssd tf_gpu2 predict.py 备份代码
陈杉菜
05-12 1061
如图 代码所属：https://github.com/bubbliiiing/ssd-tf2 怕到时候改坏了 unbelievable（不是） import time import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image from ssd import SSD gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') fo
OpenCV+yolov5技术+python基于AI的动物图片识别技术研究(django)
QQ_188083800的博客
02-14 1012
而在算法的响应时效上，需要保证在上传或者拍摄到图片后，计算机能够在较短的时间内完成对图像中的动物识别，并且快速的告知用户该动物的名称。在动物的图像识别上，实际在当下的应用发展过程中仍然存在一些欠缺，特别是在图像监督标签、数据均衡处理等方式上存在一些研究上的缺陷，本次是通过利用OpenCV、yolov5技术， python语言等技术来进行一次AI动物识别技术的开发应用，通过本次的开发可以在专项用于动物识别方面建立一个专业化的应用平台，完成计算机对于动物的正确、快速的识别功能的实现。关 键 词：深度学习；
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