​基于 YOLO 的目标跟踪

主要观点总结

本文介绍了如何使用预训练的YOLO模型进行目标跟踪，包括环境设置、加载模型、加载视频、提取帧、应用预测、绘制边界框等步骤。完整代码可在GitHub上找到。

关键观点总结

关键观点1: 使用YOLO进行目标跟踪的步骤

包括加载模型、加载视频、逐个提取帧、应用预测、绘制边界框等

关键观点2: 涉及的库和工具

涉及ultralytics库和opencv库，用于加载模型和进行视频处理

关键观点3: 完整代码访问

完整代码可访问GitHub上的ReadVideoApplyYoloV8.py文件

文章预览

YOLO是一种深度学习算法，用于实时进行目标检测。您可以使用预训练的YOLO模型，如YOLOv8或YOLOv9，或者根据需要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。这是最简单教程，我们只处理简单的目标检测。 完整代码： https://github.com/sunnykumar1516/YOLO/blob/main 让我们看看涉及目标检测的步骤。 我们将加载模型 我们将加载视频 我们将逐个提取视频中的每一帧 在每个提取出的帧上，我们将应用预测并使用opencv显示结果。 下面的图片总结了步骤： 步骤0：环境设置 我们将需要两个库ultralytics和opencv，您可以使用以下代码安装这些库。 pip install opencv-python pip install ultralytics 导入所有必要的库。 import cv2 as cv from ultralytics import YOLO 步骤1：加载模型 在yolo中加载模型非常容易。我们可以直接使用ultral ………………………………