文章预览
YOLO 是一种能够实时进行目标检测的深度学习算法。您可以使用预训练的 YOLO 模型，如 YOLOv8 或 YOLOv9，或者在需要时在自定义数据集上训练自己的模型。在本文中，我将带您了解如何使用预训练的 YOLO 模型进行目标跟踪。这是最简单的教程，我们只处理简单的目标检测。 让我们看看目标检测所涉及的步骤。 我们将加载模型 我们将加载视频 我们将逐帧提取视频 对每一帧进行预测并使用 OpenCV 显示结果 下面的图像总结了这些步骤： 目标检测步骤
让我们开始编码。 第 0 步：环境设置 我们需要两个库 ultralytics 和 opencv，您可以使用以下代码安装这些库。 pip install ultralytics opencv-python 导入所有必要的库。 import cv2 as cv from ultralytics import YOLO 第 1 步：加载模型 #load the model model = YOLO( 'yolov8n.pt' ) 在 YOLO 中加载模型非常容易。 我们可以直接使用 ult
………………………………
