目标检测:识别并定位图像或视频中的物体,用边界框指定它们的位置。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的单阶段物体检测算法,以其速度和准确性而闻名。与两阶段检测器不同,YOLO 一次性处理整个图像,使实时检测成为可能。这种方法通过提供高效可靠的物体检测功能,彻底改变了自动驾驶、监控和机器人等应用。 目标跟踪:...
你可以从这里下载预训练模型:https://github.com/ultralytics/yolov5。解压后,你会得到一个yolov5s.pt文件,这是我们将在下一步中使用的模型。现在,我们开始编写Python代码:```pythonimport cv2import torchimport numpy as npimport timeimport osfrom yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coo...
初始Opencv、YOLO单间图像处理模块 02:33 1-Python与Opencv配置安装 10:12 2-Notebook与IDE环境 11:44 1-计算机眼中的图像 09:20 2-视频的读取与处理 10:57 3-ROI区域 04:19 4-边界填充 05:08 5-数值计算 09:18 1-腐蚀操作 06:50 2-膨胀操作 03:06 3-开运算与闭运算 02:56 4-梯度计算 02:45...
YOLO目标检测器的局限和缺点 YOLO目标检测器的最大限制和缺点是: 它并不总能很好地处理小物体; 它尤其不适合处理密集的对象; 限制的原因是由于YOLO算法其本身: YOLO对象检测器将输入图像划分为SxS网格,其中网格中的每个单元格仅预测单个对象; 如果单个单元格中存在多个小对象,则YOLO将无法检测到它们,最终导致错过对...
OpenCV+yolov2-tiny实现目标检测(C++) 目标检测算法主要分为两类:一类是基于Region Proposal(候选区域)的算法,如R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage(两步法)的,需要先使用Selective search或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo...
videos/ :使用YOLO对图像进行目标检测器后,将实时处理视频。该文件夹中包含四个示例视频可供测试; 输出/ :输出已由YOLO处理并带有边界框和类名称注释的视频可以放在此文件夹中; 此外还有两个Python脚本——yolo.py和 yolo_video.py ,第一个脚本用于图像...
行人检测器 使用YOLOv8精确检测行人。 并且设定行人计数区域,实现实时计算区域内行人的数量。 这项技术可以制作一个,人员密集场所客流量统计监测系统。 非常适合火车站、地铁站、机场等场景,实现客流安全管理。 使用到Python版本即相关Python库。 Python3.9.7 ...
通过结合YOLO目标检测技术和OpenCV库的功能,我们可以实现对视频中眼睛闭合情况的实时检测,并在检测到眼睛闭合超过设定的阈值时触发警报。这一技术在实时视频监控中的应用潜力巨大,特别是在驾驶员疲劳监测、安全监控等领域。 二、眼闭合检测系统设计 2.1 眼闭合检测的算法设计 ...
使用OpenCV 的 YOLOv4 目标检测 YOLO(You Only Look Once)是一种对象检测算法,可以近乎实时地检测图像中的对象。YOLOv4 是 YOLO 的第 4 版,于 2020 年 4 月推出。 本教程举例说明如何使用预训练的 YOLOv4 模型使用 OpenCV 检测图像中的对象。 准备环境...
用OpenCV做YOLOv5实时目标检测,计算机博士带你做实战!深度学习与计算机视觉编辑于 2024年06月17日 17:51 视频资料看这里哦!!! 分享至 投诉或建议评论 赞与转发5 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁