rk3588 yolov8实时视频流检测
时间: 2025-06-20 16:06:16 浏览: 23
### RK3588 平台 YOLOv8 实时视频流目标检测
#### 环境准备
为了在RK3588平台上部署YOLOv8模型并实现实时视频流的目标检测,需要先配置好开发环境。确保安装了必要的依赖库和工具链。
- 安装Python 3.x版本以及pip包管理器。
- 使用`pip install ultralytics`命令来安装Ultralytics官方提供的YOLOv8 Python API[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
sudo apt-get install python3-pip ffmpeg libsm6 libxext6 -y
pip3 install --upgrade pip setuptools wheel
pip3 install ultralytics
```
#### 获取预训练权重文件
下载适用于YOLOv8的预训练权重文件,可以从GitHub仓库或者其他可信资源获取这些权重文件,并将其放置于项目目录下以便后续加载使用。
```python
from pathlib import Path
weights_path = str(Path('path/to/yolov8n.pt')) # 替换成实际路径
```
#### 初始化摄像头设备
针对RK3588硬件特性,利用OpenCV库读取来自USB摄像头或其他输入源的数据帧作为待处理图像序列的一部分。
```python
import cv2
cap = cv2.VideoCapture(0) # 默认打开第一个可用摄像机
if not cap.isOpened():
raise IOError("Cannot open webcam")
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 进行推理操作...
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
```
#### 加载模型与执行预测
通过调用已封装好的API接口完成对每一帧图片数据的前向传播计算过程,从而获得最终识别结果。
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO(weights_path)
results = model(frame)[0].boxes.data.tolist() # 对单张图片做推断得到边界框列表
for r in results:
x1, y1, x2, y2, score, cls_id = int(r[0]), int(r[1]), int(r[2]), int(r[3]), float(r[4]), int(r[-1])
label = f'{cls_id} {score:.2f}'
color = (0, 255, 0)
thickness = 2
font_scale = 1.0
cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color=color, thickness=thickness)
cv2.putText(frame, label, org=(x1, max(y1 - 5, 5)), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
fontScale=font_scale, color=color, thickness=thickness)
```
#### 显示结果
最后一步是在屏幕上显示带有标注信息的结果画面,可以借助OpenCV自带函数轻松实现这一功能。
```python
cv2.imshow('YOLOv8 Detection', frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if key == ord('q'):
break
```
上述代码片段展示了如何基于RK3588平台构建一套完整的YOLOv8实时视频流目标检测系统框架[^1]。
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