怎么在yolov8里加入zed

### 如何在YOLOv8中集成ZED相机 #### 安装必要的库和工具 为了使YOLOv8能够与ZED相机协同工作，需要安装一些特定的Python包以及配置环境。 对于ZED SDK的支持，可以通过pip命令轻松完成PyZED模块的安装[^1]： ```bash pip install pyzed sl ``` 确保已下载并正确设置了ZED SDK。这通常涉及到设置环境变量以便操作系统能定位到SDK路径下的动态链接库文件。 #### 初始化ZED相机连接 创建一个新的Python脚本用于初始化ZED设备实例，并打开视频流获取图像帧数据作为输入源给YOLO模型处理前准备阶段的一部分。 ```python from pathlib import Path import cv2 from ultralytics import YOLO from pyzed.sl import * def init_zed_camera(): zed = Camera() # 设置运行参数 init_params = InitParameters(camera_resolution=RESOLUTION.HD720, camera_fps=60) status = zed.open(init_params) if status != ERROR_CODE.SUCCESS: print(f"Failed to open ZED camera: {repr(status)}") exit(1) return zed ``` 这段代码定义了一个`init_zed_camera()`函数用来启动ZED摄像头，并返回一个表示该摄像机对象的句柄供后续操作调用[^2]。 #### 加载预训练好的YOLOv8模型 利用Ultralytics官方提供的API加载预先训练过的YOLOv8权重文件，这里假设已经有一个`.pt`格式保存下来的模型可供使用。 ```python model_path = "path/to/yolov8.pt" yolo_model = YOLO(model_path) ``` 通过上述两步之后便拥有了两个核心组件——来自ZED硬件捕捉的真实世界影像资料流以及基于深度学习框架构建起来的目标检测算法引擎。 #### 实现物体检测功能 接下来编写循环读取每一帧画面送入YOLO网络预测边界框位置坐标信息的过程；同时还可以提取出由ZED所提供的额外维度即距离值来增强最终输出结果的质量。 ```python image_size = (1280, 720) # 根据实际需求调整尺寸大小 runtime_parameters = RuntimeParameters() while True: err = zed.grab(runtime_parameters) if err == ERROR_CODE.SUCCESS: image_mat = Mat() depth_mat = Mat() # 获取深度图 zed.retrieve_image(image_mat, VIEW.LEFT) frame = image_mat.get_data() results = yolo_model(frame[:, :, :3]) # 去除alpha通道再传入模型推理 for result in results.xyxy[0]: x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls_id = map(int, result.cpu().numpy()) label = f"{conf:.2f}" color = (0, 255, 0) thickness = 2 cv2.rectangle(frame, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=color, thickness=thickness) cv2.putText(frame, text=label, org=(x_min, max(y_min - 10, 0)), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=0.9, color=color, thickness=thickness) cv2.imshow('Object Detection', frame) key = cv2.waitKey(1) if key & 0xFF == ord('q'): break else: continue cv2.destroyAllWindows() zed.close() ``` 此部分实现了持续抓拍当前视窗内的所有目标物，并将其标注出来显示在一个窗口里直到按下键盘上的'Q'键为止才会停止程序执行流程。