yolov8跟踪命令

### YOLOv8 目标跟踪命令使用教程 对于YOLOv8目标跟踪的应用程序，通常会结合DeepSORT库来实现高效的目标跟踪功能。为了启动YOLOv8并执行目标跟踪任务，在命令行环境中需遵循特定的指令集。 #### 安装依赖项 确保安装了必要的Python包，包括PyTorch、OpenCV以及其他辅助工具。可以通过pip安装这些依赖： ```bash pip install torch torchvision torchaudio opencv-python-headless numpy ``` #### 下载预训练模型与配置文件 下载YOLOv8预训练权重文件和对应的配置文件。可以从官方资源或可信第三方平台获取最新版本的模型文件[^2]。 #### 运行目标跟踪脚本 创建一个Python脚本来加载YOLOv8模型并对视频流进行实时处理。下面是一个简单的例子展示如何设置环境变量并调用`tracker.update()`方法完成对象追踪操作： ```python from ultralytics import YOLO import cv2 import deepsort.deepsort_rbc as ds # 初始化YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 创建DeepSORT实例 deepsort_tracker = ds.DeepSort() cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model(frame) detections = [] for result in results.xyxy[0]: x1, y1, x2, y2, conf, cls = map(int, result[:6]) bbox = (x1, y1, abs(x2-x1), abs(y2-y1)) detections.append([bbox, conf]) # 更新跟踪器状态 tracks = deepsort_tracker.update_tracks(detections, frame=frame) for track in tracks: if not track.is_confirmed(): continue track_id = track.track_id ltrb = track.to_ltrb() # 绘制边界框及ID标签 label = f'#{track_id}' cv2.rectangle(frame, tuple(map(int, ltrb[:2])), tuple(map(int, ltrb[2:])), color=(0, 255, 0), thickness=2) cv2.putText(frame, label, org=tuple(map(int, ltrb[:2])) , fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.9, color=(0, 255, 0), thickness=2) cv2.imshow("Tracking", frame) key = cv2.waitKey(1) & 0xFF if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码展示了如何读取摄像头输入，并应用YOLOv8检测到的对象作为DeepSORT算法的基础数据源，从而实现实时多目标跟踪效果。