yolov8+opencv目标检测

### 使用YOLOv8与OpenCV实现目标检测 通过结合YOLOv8和OpenCV，可以高效地完成实时目标检测任务。以下是具体方法以及示例代码。 #### 方法概述 YOLOv8 是一种先进的目标检测框架，能够快速识别图像中的对象并标注其边界框。而 OpenCV 则提供了强大的图像处理功能，用于读取视频流、绘制边界框以及其他视觉化操作。两者结合可实现实时的目标检测应用[^1]。 #### 示例代码 以下是一个完整的 Python 脚本，展示如何利用 YOLOv8 和 OpenCV 进行目标检测： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO # 初始化YOLOv8模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练模型[^4] # 打开摄像头或加载视频文件 cap = cv2.VideoCapture(0) # 参数为0表示打开默认摄像头；也可以传入视频路径 while cap.isOpened(): success, frame = cap.read() # 逐帧读取视频 if not success: break # 如果无法获取下一帧，则退出循环 # 对当前帧执行推理 results = model(frame)[0] # 获取预测结果 # 遍历检测到的对象，并在原图上绘制边界框 for box in results.boxes.data.tolist(): x1, y1, x2, y2, score, class_id = map(int, box[:6]) # 绘制矩形框 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # 添加标签文字 label = f"{results.names[class_id]} {score:.2f}" t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=1, thickness=2)[0] c2 = x1 + t_size[0], y1 - t_size[1] - 3 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), c2, color=(0, 255, 0), thickness=-1, lineType=cv2.LINE_AA) cv2.putText( frame, label, (x1, y1 - 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, color=(255, 255, 255), thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA ) # 显示带有检测结果的画面 cv2.imshow("Object Detection", frame) # 按下 'q' 键退出程序 if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break # 清理资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码实现了以下几个核心功能： 1. **初始化YOLOv8模型**：使用 `ultralytics` 库加载预训练的 YOLOv8 模型。 2. **捕获视频流**：通过 OpenCV 的 `VideoCapture` 接口访问摄像头或其他视频源。 3. **目标检测**：调用 YOLOv8 模型对每一帧进行推断，返回检测结果。 4. **绘制裁剪框**：根据检测结果，在原始画面中标记出每个目标的位置及其类别名称[^3]。 #### 关键技术点解析 - **YOLOv8 模型加载**：可以通过指定 `.pt` 文件名来选择不同版本的 YOLOv8 模型（如 `yolov8s.pt`, `yolov8m.pt` 等），以适应不同的性能需求。 - **OpenCV 图像显示**：借助 `imshow()` 函数将每帧的结果实时渲染至窗口中。 - **透视变换矩阵计算**：如果需要进一步分析车辆的速度或者轨迹热力图，可通过 `getPerspectiveTransform` 计算变换矩阵。 --- ###