YOLOv8可以处理不同类型的输入源(如下表所示)进行推理,输入源包括静态图像、视频流和各种数据格式。表中还显示了参数 stream=True表示可以在流模式下使用这个源。流模式有利于处理视频或实时流,因为它会创建一个结果生成器,而不是将所有帧加载到内存中。(在处理长视频或大型数据集时,使用 stream=True 可以有效管理...
流模式:使用流功能生成一个内存高效的Results对象生成器。通过在预测器的调用方法中设置stream=True来启用此功能。 批量处理:能够在一个批次中处理多个图像或视频帧,进一步加快推理时间。 集成友好:由于其灵活的API,可以轻松地与现有的数据和其他软件组件集成。 我们可以直接使用YOLOv8的API或者开源代码来实现人体姿态检测。
(im, stream=True).raw if str(im).startswith('http') else im), im im = np.asarray(exif_transpose(im)) elif isinstance(im, Image.Image): # PIL Image im, f = np.asarray(exif_transpose(im)), getattr(im, 'filename', f) or f files.append(Path(f).with_suffix('.jpg').name)...
类别信息，不同的IoU阈值下，得到的评估效果是不同的，这里的50是指IoU阈值设置为0.5的情况下得到的m...
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简介:使用Stream实现Web应用,使用YOLOv8模型对图像进行目标检测为例。 Streamlit是一个开源的Python框架,专门设计用于快速构建和共享数据应用程序。它使数据科学家和机器学习工程师能够通过编写简单的Python脚本,轻松创建美观、功能强大的Web应用程序,而无需具备前端开发的经验。
(image_region,stream=True)detections=[]cv2.line(frame,(line_left_road_x1,line_left_road_y),(line_left_road_x2,line_left_road_y),(0,0,255))cv2.line(frame,(line_right_road_x1,line_right_road_y),(line_right_road_x2,line_right_road_y),(0,0,255))forresultinresults:forboxin...
stream_buffer False 缓冲所有流帧(True)或 返回最近的帧(False) 根据实时处理需求和资源限制调整 visualize False 是否 可视化模型特征 - augment False 是否 对预测源应用图像增强 - agnostic_nms False 是否使用 类别不可知(无关)的非极大值抑制(NMS) 在检测不区分类别的应用场景中启用 ...
# loop over frames from the video file streamwhile True: # read the next frame from the file (grabbed, frame) = vs.read() # if the frame was not grabbed, then we have reached the end # of the stream if not grabbed: break # if the frame dimensions are empty, grab them if W is...
defdetect_and_track(self,source,show=True,logger=None):result_file=self.create_result_file()person_count=0previous_person_count=0results=self.model.track(source,show=show,stream=True,tracker=self.tracker_config,conf=self.conf,device=self.device,iou=self.iou,stream_buffer=True,classes=[0],img...