Qt实现YOLOv8推理平台,支持图像、摄像头推理,特别的使用ffmpeg实现了视频解码,在视频播放过程中随时可以开启检测。, 视频播放量 227、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 2、收藏人数 3、转发人数 0, 视频作者 MATLAB学徒, 作者简介 熟悉C/C++、Python编程,主要研究内容:
path_type="current"))# 加载预训练的YOLOv8模型colors=get_cls_color(model.names)# 获取类别颜色app=QtWidgets.QApplication(sys.argv)# 创建QApplication对象window=MainWindow()# 创建MainWindow对象videoHandler=MediaHandler(fps=30)# 创建MediaHandler对象,...
若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件(包括测试图片、视频,py, UI文件,训练数据集、训练代码、界面代码等),这里已打包上传至博主的面包多平台,见可参考博客与视频,已将所有涉及的文件同时打包到里面,点击即可运行,完整文件截图如下: 演示与介绍视频:https://www.bilibili.com/video/BV1ox421y76C/ YOLOv8/...
window=MainWindow()# 创建MainWindow对象 videoHandler=MediaHandler(fps=30)# 创建MediaHandler对象,设置帧率为30videoHandler.frameReady.connect(frame_process)# 当有新的帧准备好时,调用frame_process函数 videoHandler.setDevice(device=0)# 设置设备为0,即默认的摄像头 videoHandler.startMedia()# 开始处理媒体...
videoHandler.setDevice(device=0) videoHandler.startMedia() window.show() sys.exit(app.exec()) 在此,"sports-yolov8n.pt"是经过大量体育赛事目标图像训练得到的模型权重文件,而cls_name则包含了模型可以识别的所有体育赛事目标类别的名称。这就是实现实时体育赛事目标检测系统的完整代码,整个过程包括了数据预...
model = YOLOv8Detector()model.load_model(abs_path("weights/remote-yolov8n.pt", path_type="current"))colors = get_cls_color(model.names)app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)window = MainWindow()videoHandler = MediaHandler(fps=30)videoHandler.frameReady.connect(frame_process)videoHandler.set...
前面是检测图片,可以把想检测的视频放入新建的 data/video 的文件夹中,将代码改成 default=ROOT / ‘data/video’ 即可; 2.12 检测摄像头 开启摄像头检测,将代码改成 default=‘0’,便可开启自带摄像头 将代码改成 default=‘1’,便可开启 USB 摄像头,进行动态的实时检测 ...
sv.process_video(source_path=self.input_video_path,target_path=self.output_video_path,callback=self.process_frame)if__name__=="__main__":obj=CountObject('demo.mp4','single.mp4')obj.process_video() 运行代码,结果如下。 发现检测效果还不错,目标的置信度都挺高的。
Search before asking I have searched the YOLOv8 issues and discussions and found no similar questions. Question Hello. I would like to use Yolov8 for object detection. I converted Yolo v8 to TensorFlowLite to run on Raspberry Pi. The cod...
DeepSparse also offers some convenient utilities for integrating a model into your application. For instance, you can annotate images or video using YOLOv8. The annotated file is saved in anannotation-resultsfolder: deepsparse.yolov8.annotate --source basilica.jpg --model_filepath "yolov8n.onn...