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基于yolov8的车辆行人检测识别系统代码

时间: 2024-12-24 22:09:43 浏览: 58

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的物体检测模型，它继承了YOLO系列的实时性和准确性。车辆行人检测是指在图像或视频中自动识别车辆和行人的任务。以下是一个简单的基于YOLOv8的车辆行人检测的基本框架，使用OpenCV和TensorFlow库： ```python # 导入必要的库 import cv2 from yolov8 import YOLOv8 # 加载预训练的YOLOv8模型 yolo = YOLOv8(weights_path='yolov8.weights', config_path='yolov8.cfg') def detect_objects(image_path): # 读取图片 img = cv2.imread(image_path) # 进行实时预测 boxes, confidences, classes = yolo.detect_image(img) # 高亮显示检测结果 for box, confidence, class_id in zip(boxes, confidences, classes): if class_id in [0, 1]: # 假设0代表车辆，1代表行人 x, y, w, h = box color = (0, 255, 0) if class_id == 0 else (0, 0, 255) cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color, 2) cv2.putText(img, f"{class_id}: {int(confidence * 100)}%", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2) # 显示带有框和标签的结果图 cv2.imshow('Vehicle and Pedestrian Detection', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 使用函数处理特定的图像文件 detect_objects('path_to_your_image.jpg') ``` 这个例子假设你已经有了预训练的`yolov8.weights`权重文件和配置文件`yolov8.cfg`。在这个代码中，我们首先加载模型，然后对给定的图像进行检测，对于车辆和行人类别，我们在结果显示上添加了边界框和置信度。 **相关问题：** 1. 如何下载和准备YOLOv8的预训练模型？ 2. 图像数据如何预处理以便于模型输入？ 3. YOLOv8中的类别标签是如何设置的？ 4. 怎样优化YOLov8的检测性能？

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