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...
YOLOv8 预测模式可以为各种任务生成预测,在使用流式处理模式时返回对象列表或内存高效的ResultsResults对象生成器。通过传入stream=True预测器的调用方法来启用流式处理模式。 YOLOv8 可以处理不同类型的输入源进行推理,如下表所示。源包括静态图像、视频流和各种数据格式。该表还指示每个源是否可以在流模式下与参数stream...
我选用了流模式处理方式,即stream=True,选用此处理方式,也就意味着在推理时每一帧都会返回一个results对象(关于results对象的解析在第2节),因此通过下面的for循环,我们可以轻松获取每一帧的结果(比如检测框对应的类别、置信度、位置,或是在某一帧的图像上进行二次绘制并保存等等)。
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。 其他框架或web应用可以看下面两篇博客介绍 1...
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...
right_road_x1=672line_right_road_x2=904line_right_road_y=472vehicle_left_road_id_count=[]vehicle_right_road_id_count=[]whileTrue:success,frame=video.read()ifnot success:breakframe=cv2.resize(frame,(width,height))image_region=cv2.bitwise_and(frame,mask)results=model(image_region,stream=...
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 ...
# Synchronize the stream stream.synchronize() end = time.time() # Remove any context from the top of the context stack, deactivating it. self.ctx.pop() # Here we use the first row of output in that batch_size = 1 output = host_outputs[0] ...
mkdir(exist_ok=True, parents=True) # 使用YOLO模型进行目标检测,stream=True表示流式处理 det_results = det_model(data, stream=True, device=device) # 遍历检测结果 for result in det_results: # 获取检测到的类别ID class_ids = result.boxes.cls.int().tolist() # 如果检测到的类别ID不为空 if...
track(source=0, stream=False, show=True) To make this code work, I configured xhost to allow display, and I also configured OpenCV to use GTK as the graphical interface. When running this code, the first frame of the camera with annotated object detection is displayed, but the image ...