使用 ultralytics 摄像头yolo推理

2024-06-05 11:52

本文主要是介绍使用 ultralytics 摄像头yolo推理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

使用 ultralytics 摄像头yolo推理

官方网站
https://docs.ultralytics.com/

github
https://github.com/ultralytics/ultralytics

搭建环境

# Install the ultralytics package using conda
conda install -c conda-forge ultralytics

linux下摄像头推理

import cv2
from ultralytics import YOLO
import time# 加载轻量级模型,并指定较小的图像尺寸以提高速度
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 或者根据实际情况选择其他轻量模型
IMG_SIZE = 320  # 调整输入图像尺寸cap = cv2.VideoCapture(0)prev_time = 0
curr_time = 0
fps = 0while True:ret, frame = cap.read()if not ret:print("未能成功获取视频帧,退出...")break# 缩放图像以减小推理负担frame = cv2.resize(frame, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))curr_time = time.time()fps = 1 / (curr_time - prev_time)prev_time = curr_timeresults = model(frame)annotated_frame = results[0].plot()cv2.putText(annotated_frame, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('YOLO Real-Time Detection with FPS', annotated_frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这篇关于使用 ultralytics 摄像头yolo推理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1032982

相关文章

使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化

《使用Python实现矢量路径的压缩、解压与可视化》在图形设计和Web开发中,矢量路径数据的高效存储与传输至关重要,本文将通过一个Python示例,展示如何将复杂的矢量路径命令序列压缩为JSON格式,... 目录引言核心功能概述1. 路径命令解析2. 路径数据压缩3. 路径数据解压4. 可视化代码实现详解1

Pandas透视表(Pivot Table)的具体使用

《Pandas透视表(PivotTable)的具体使用》透视表用于在数据分析和处理过程中进行数据重塑和汇总,本文就来介绍一下Pandas透视表(PivotTable)的具体使用,感兴趣的可以了解一下... 目录前言什么是透视表?使用步骤1. 引入必要的库2. 读取数据3. 创建透视表4. 查看透视表总结前言

Python 交互式可视化的利器Bokeh的使用

《Python交互式可视化的利器Bokeh的使用》Bokeh是一个专注于Web端交互式数据可视化的Python库,本文主要介绍了Python交互式可视化的利器Bokeh的使用,具有一定的参考价值,感... 目录1. Bokeh 简介1.1 为什么选择 Bokeh1.2 安装与环境配置2. Bokeh 基础2

Android使用ImageView.ScaleType实现图片的缩放与裁剪功能

《Android使用ImageView.ScaleType实现图片的缩放与裁剪功能》ImageView是最常用的控件之一,它用于展示各种类型的图片,为了能够根据需求调整图片的显示效果,Android提... 目录什么是 ImageView.ScaleType?FIT_XYFIT_STARTFIT_CENTE

Java学习手册之Filter和Listener使用方法

《Java学习手册之Filter和Listener使用方法》:本文主要介绍Java学习手册之Filter和Listener使用方法的相关资料,Filter是一种拦截器,可以在请求到达Servl... 目录一、Filter(过滤器)1. Filter 的工作原理2. Filter 的配置与使用二、Listen

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数

如何使用 Python 读取 Excel 数据

《如何使用Python读取Excel数据》:本文主要介绍使用Python读取Excel数据的详细教程,通过pandas和openpyxl,你可以轻松读取Excel文件,并进行各种数据处理操... 目录使用 python 读取 Excel 数据的详细教程1. 安装必要的依赖2. 读取 Excel 文件3. 读

解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvn install:install-file

《解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvninstall:install-file》:本文主要介绍解决Maven项目idea找不到本地仓库jar包问题以及使用mvnin... 目录Maven项目idea找不到本地仓库jar包以及使用mvn install:install-file基

Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)

《Python使用getopt处理命令行参数示例解析(最佳实践)》getopt模块是Python标准库中一个简单但强大的命令行参数处理工具,它特别适合那些需要快速实现基本命令行参数解析的场景,或者需要... 目录为什么需要处理命令行参数?getopt模块基础实际应用示例与其他参数处理方式的比较常见问http