ZED2i深度相机yolov8目标检测
时间: 2025-02-04 16:49:08 浏览: 97
### 使用 ZED2i 深度相机实现 YOLOv8 目标检测
#### 配置环境
为了使 ZED2i 和 YOLOv8 能够协同工作,需要安装必要的软件包并设置开发环境。
1. **安装 ZED SDK**
安装适用于 Linux 或 Windows 的最新版本 ZED SDK 是必不可少的。这可以通过访问 Stereolabs 官方网站下载相应操作系统的 SDK 来完成[^2]。
2. **安装 PyTorch**
YOLOv8 基于 PyTorch 构建,因此需确保已正确安装 Python 版本以及对应的 PyTorch 库。可以参照官方文档来获取适合硬件条件的最佳配置指南[^1]。
3. **克隆 YOLOv8 仓库**
获取 Ultralytics 提供的 YOLOv8 GitHub 项目源码,并按照说明进行本地化部署。通常情况下,只需执行简单的 Git clone 即可获得最新的模型文件和训练脚本。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt
```
#### 实现过程
##### 加载摄像头数据流
通过 `pyzed` 接口读取来自 ZED2i 的图像帧作为输入给到 YOLOv8 进行推理处理:
```python
from pyzed import sl
import cv2
def load_zed_camera():
zed = sl.Camera()
init_params = sl.InitParameters()
init_params.camera_resolution = sl.RESOLUTION.HD720
init_params.depth_mode = sl.DEPTH_MODE.PERFORMANCE
status = zed.open(init_params)
if not status == sl.ERROR_CODE.SUCCESS:
raise Exception("Failed to open camera")
return zed
```
##### 执行目标检测
利用预加载好的 YOLOv8 模型对每一帧视频内容实施实时分析:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model (recommended for best performance)
while True:
image_left, depth_image = get_frame_from_zed(zed) # Assume this function fetches frames from the loaded camera.
results = model(image_left) # Perform inference on an input frame.
annotated_frame = results.plot() # Annotate detected objects onto original images.
cv2.imshow("Detection", annotated_frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key & 0xFF == ord('q'):
break
```
上述代码片段展示了如何集成 ZED2i 捕获的数据与 YOLOv8 检测算法相结合的工作流程。
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