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在 Python 中使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像并进行分类。
1. 安装依赖库
首先，你需要安装 ultralytics 库，它提供了 YOLOv8 的 Python API。可以使用以下命令进行安装：
bash
pip install ultralytics
2. 编写 Python 代码
以下是一个使用 YOLOv8 模型对摄像头图像进行分类的示例代码：
import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载预训练的 YOLOv8 分类模型
model = YOLO('yolov8n-cls.pt')# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)while True:# 读取摄像头的一帧图像ret, frame = cap.read()if not ret:break# 使用 YOLOv8 模型进行分类results = model(frame)# 获取分类结果for r in results:# 获取预测的类别索引predicted_class_index = r.probs.top1# 获取预测类别的名称predicted_class_name = r.names[predicted_class_index]# 获取预测的置信度confidence = r.probs.data[predicted_class_index].item()# 在图像上显示分类结果cv2.putText(frame, f'{predicted_class_name}: {confidence:.2f}', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)# 显示处理后的图像cv2.imshow('YOLOv8 Image Classification', frame)# 按 'q' 键退出循环if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头并关闭所有窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()3. 代码解释
- 加载模型：使用
YOLO('yolov8n-cls.pt')加载预训练的 YOLOv8 分类模型。yolov8n-cls.pt是 YOLOv8 Nano 版本的分类模型，你也可以根据需要选择其他版本的模型。 - 打开摄像头：使用
cv2.VideoCapture(0)打开默认摄像头。 - 循环读取图像：在
while循环中不断读取摄像头的图像帧。 - 进行分类：使用
model(frame)对每一帧图像进行分类，返回分类结果。 - 获取分类结果：从分类结果中获取预测的类别索引、类别名称和置信度，并在图像上显示这些信息。
- 显示图像：使用
cv2.imshow显示处理后的图像。 - 退出循环：按
q键退出循环。 - 释放资源：循环结束后，释放摄像头并关闭所有窗口。
4. 注意事项
- 确保你的摄像头可以正常工作，并且可以被系统识别。
- 如果分类效果不理想，你可以尝试使用更大的模型，如
yolov8s-cls.pt、yolov8m-cls.pt等，但这些模型的计算量会更大，可能需要更强的硬件支持。