在线生成个人网站app,石家庄建设工程信息网站,玉田县建设局网站,以绿色为主色的网站模版文章目录 在线体验快速开始一、项目介绍篇1.1 YOLO81.2 ultralytics1.3 模块介绍1.3.1 scan_task1.3.2 scan_taskflow.py1.3.3 target_dec_app.py 二、核心代码介绍篇2.1 target_dec_app.py2.2 scan_taskflow.py 三、结语 在线体验
基于YOLO8的目标检测系统 基于opencv的摄像头… 文章目录 在线体验快速开始一、项目介绍篇1.1 YOLO81.2 ultralytics1.3 模块介绍1.3.1 scan_task1.3.2 scan_taskflow.py1.3.3 target_dec_app.py 二、核心代码介绍篇2.1 target_dec_app.py2.2 scan_taskflow.py 三、结语 在线体验
基于YOLO8的目标检测系统 基于opencv的摄像头实时目标检测
快速开始
创建anaconda环境
conda create -n XXX python3.10pytorch安装
# 查看cuda版本示例为11.8
nvcc -V# 安装对应版本的pytorch
# 官网https://pytorch.org/# pip安装
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# conda安装建议配置conda国内镜像源
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda11.8 -c pytorch -c nvidia其他依赖包安装
pip install -r ./requirements-target-dec.txt网页界面如下可在示例图片中快速进行试验 一、项目介绍篇
在人工智能和机器学习的浪潮中YOLO8作为目标检测领域的一颗新星以其卓越的性能和灵活性受到了广泛关注。本项目基于YOLO8算法构建了一个高效、易用的目标检测系统旨在为用户提供一个强大的本地部署解决方案。通过精心设计的界面和丰富的功能用户可以轻松实现目标检测任务无论是在网页端还是本地计算机上。
1.1 YOLO8
YOLO8是新一代的目标检测算法由YOLOYou Only Look Once系列发展而来。它继承了YOLO算法快速、高效的特点并在此基础上进行了改进和优化以适应更复杂的目标检测任务。YOLO8通过引入新的网络结构和训练策略提高了检测的准确性和鲁棒性尤其是在小目标和遮挡目标的检测上表现出色。YOLO8算法的关键创新包括 改进的网络结构YOLO8采用了更深层次的卷积神经网络增强了特征提取的能力使得模型能够更准确地识别和定位目标。优化的锚框机制通过优化锚框的设计YOLO8能够更好地适应不同形状和大小的目标减少了误检和漏检的情况。增强的数据增强技术YOLO8使用了更先进的数据增强方法提高了模型对不同环境和条件的泛化能力。高效的训练策略YOLO8引入了新的损失函数和训练技巧加快了模型的收敛速度同时保持了检测性能。 YOLO8的这些改进使得它在实时性要求高的应用场景中如视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。尽管YOLO8的具体细节和性能指标尚未完全公开但其在目标检测领域的潜力已经引起了业界的广泛关注。
1.2 ultralytics
Ultraalytics是一家专注于计算机视觉和人工智能技术的公司以其开发的高性能目标检测模型YOLOYou Only Look Once而闻名。YOLO模型以其快速和准确的目标检测能力在业界获得了广泛认可特别是在需要实时处理的场合如视频监控、自动驾驶和工业自动化等领域。Ultraalytics的YOLO算法通过单次前向传播即可预测图像中的物体位置和类别与传统的多步骤检测方法相比大大提高了检测速度。随着YOLO算法的迭代发展Ultraalytics不断推出新版本如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等每个版本都在准确性、速度和易用性方面进行了优化。除了目标检测Ultraalytics还提供其他AI解决方案包括图像分割、数据标注工具和模型部署服务。公司致力于推动AI技术的创新和应用帮助企业实现智能化转型。Ultraalytics的技术和产品因其高效性和可靠性在全球范围内拥有众多用户和合作伙伴。
1.3 模块介绍 1.3.1 scan_task
构建了执行的任务用于为scan_taskflow提供可执行对象
1.3.2 scan_taskflow.py
基于open-cv2的本地界面系统
1.3.3 target_dec_app.py
gradio页面代码
二、核心代码介绍篇
2.1 target_dec_app.py
import cv2
import gradio as gr
from scan_task import ScanTargetDecscan_model ScanTargetDec(versionYOLOv8n, use_gpuFalse)def target_scan(frame):frame, _ scan_model.run(frame, text_size50)run方法其他可传参数text_color: 显示文字颜色 默认(0, 0, 255)text_size: 显示文字大小 默认20y_pos: y轴位置偏移量 默认0return frameif __name__ __main__:examples [[cv2.imread(./examples/image_detection.jpg)]]with gr.Blocks() as demo:with gr.Tabs():# 图片目标检测with gr.Tab(label图片目标检测) as tab1:gr.Markdown(value# 图片目标检测)with gr.Row(variantpanel):with gr.Column():img_input1 gr.Image(label上传图片输入, mirror_webcamFalse)with gr.Row(variantpanel):submit_bn1 gr.Button(value上传)clear_bn1 gr.ClearButton(value清除)img_out1 gr.Image(label目标检测输出, mirror_webcamFalse)# 添加演示用例gr.Examples(label上传示例图片, examplesexamples, fntarget_scan,inputs[img_input1],outputs[img_out1],cache_examplesFalse)submit_bn1.click(fntarget_scan, inputsimg_input1, outputsimg_out1)clear_bn1.add([img_input1, img_out1])# 摄像头实时目标检测with gr.Tab(label摄像头实时目标检测) as tab3:gr.Markdown(value# 摄像头实时目标检测)with gr.Column(variantpanel) as demo_scan:with gr.Row(variantpanel):img_input3 gr.Image(label实时输入, sources[webcam],mirror_webcamFalse, streamingTrue)img_out3 gr.Image(label目标检测输出, sources[webcam],mirror_webcamFalse, streamingTrue)img_input3.stream(fntarget_scan, inputsimg_input3, outputsimg_out3)demo.launch()
此段代码主要是用于生成前端页面以及配置按钮点击事件触发时的回调函数可配置参数包括use_gpu、text_color、text_size、y_pos use_gpu: 是否使用gputext_color定位的二维码显示文字颜色 默认(0, 0, 255)text_size定位的二维码显示文字大小 默认20y_posy轴位置偏移量 默认0
2.2 scan_taskflow.py
class ScanTaskflow:def __init__(self, task: str, video_index0, win_nameScan XXX, win_width800, win_height600, **kwargs):..初始化摄像头扫描对象设置窗口尺寸等属性..def run(self, **kwargs):..开启摄像头进行检测任务..if __name__ __main__:# 启动默认的目标检测系统scanTaskflow ScanTaskflow(taskscan_target_dec,versionYOLOv8n, use_gpuTrue,video_index0, win_nametarget_dec,win_width640, win_height480)scanTaskflow.run(text_color(0, 255, 0), y_pos0)
__init__ 用于预加载项目所需模型run 是检测系统的核心方法用于将视频的实时帧进行检测
三、结语
本项目提供了一个基于YOLO8算法的目标检测系统它不仅易于部署和使用而且具备高性能和高灵活性。我们相信随着技术的不断进步和社区的积极参与本项目将能够为更多用户提供价值推动目标检测技术的发展。如果您在使用过程中遇到任何问题欢迎在ModelScope创空间-基于YOLO8的目标检测系统上提出issue我们会及时为您解答。希望本项目能够成为您在目标检测领域的得力助手。如果您觉得本项目对您有帮助请给项目点个star并持续关注我的个人主页ModelBulider的个人主页
