yolov8和摄像头
时间: 2025-01-15 17:09:10 浏览: 49
### 实现YOLOv8与摄像头的物体检测
为了使用YOLOv8与摄像头实现物体检测,需先设置好运行环境并加载必要的库。具体操作如下:
安装Anaconda之后,在Ubuntu环境下创建专门用于YOLOv8的Conda环境,并在此环境中安装PyTorch框架[^4]。
完成上述准备工作后,可编写Python脚本来启动USB摄像头并应用YOLOv8模型进行实时目标检测。下面是一份简单的代码示例,展示了如何利用预训练的YOLOv8模型处理来自摄像头的数据流:
```python
import cv2
from ultralytics import YOLO
# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt') # 可替换为其他版本或自定义训练后的权重文件
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if not success:
break
results = model(frame) # 对获取的画面帧执行推理
annotated_frame = results[0].plot() # 绘制边框和标签于图像之上
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", annotated_frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段程序会持续捕获视频流中的每一帧,并将其送入YOLOv8模型中做进一步分析;随后会在原图基础上画出识别出来的对象及其位置信息。当用户按下了键盘上的`'q'`键时,则停止整个过程并关闭窗口[^3]。
值得注意的是,由于所使用的USB摄像头可能存在较低的帧率问题,这可能会引起一定程度上的延迟或是运动模糊现象。不过即便如此,整体而言其实际表现仍然令人满意[^1]。
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