使用 YOLO 和计算机视觉进行目标跟踪 | 附完整代码

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 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 ………………………………