YOLOv8 视频识别

YOLOv8 是一种目标检测算法,用于识别视频中的物体。要控制视频识别中的帧,可以通过以下方式来实现:

  1. 设置帧率:可以通过设置视频的帧率来控制视频的播放速度,从而影响视频识别的速度。

  2. 跳帧处理:可以通过跳帧的方式来控制视频识别的处理帧数,例如每隔几帧进行一次识别,从而减少计算量和提高处理速度。

  3. 视频分割:将视频分割成多个小段,分别进行识别处理,可以减少单个视频的处理时间,提高识别效率。

  4. 硬件加速:使用高性能的硬件设备,如GPU加速,可以提高视频识别的处理速度。

控制视频识别的帧可以通过调整视频的帧率、跳帧处理、视频分割和硬件加速等方式来实现。


当使用YOLOv8进行视频目标检测时,可以通过跳帧的方式来控制处理帧数。以下是一个简单的示例代码,使用Python和OpenCV库来实现YOLOv8的视频跳帧处理:

复制代码
from ultralytics import YOLO
from collections import defaultdict
import cv2

model = YOLO("/home/models/yolov8n.pt")
video_path = "/home/resources/test.mp4"

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

frame_rate_divider = 5  # 设置帧率除数
frame_count = 0  # 初始化帧计数器

counts = defaultdict(int)
object_str = ""
index = 0

while cap.isOpened(): # 检查视频文件是否成功打开
    ret, frame = cap.read() # 读取视频文件中的下一帧,ret 是一个布尔值,如果读取帧成功
    if not ret:
        break

    # 每隔 frame_rate_divider 帧进行一次预测
    if frame_count % frame_rate_divider == 0:
        results = model(frame)
        
        key = f"({index}): "
        index = index +1
        for result in results:
            for box in result.boxes:
                class_id = result.names[box.cls[0].item()]
                counts[class_id] += 1

        object_str = object_str +". " + key
        for class_id, count in counts.items():
            object_str = object_str +f"{count} {class_id},"  
            counts = defaultdict(int)  

    frame_count += 1  # 更新帧计数器

object_str= object_str.strip(',').strip('.')
print("reuslt:", object_str)

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用来从视频文件中读取帧的。具体来说:

  • cap.isOpened() 是一个检查视频文件是否成功打开的方法。如果视频文件成功打开,那么 cap.isOpened() 就会返回 True,否则返回 False

  • while cap.isOpened(): 这一行表示只要视频文件成功打开,就会进入循环。

  • ret, frame = cap.read() 这一行是用来读取视频文件中的下一帧。cap.read() 会返回两个值:retframeret 是一个布尔值,如果读取帧成功,那么 ret 就是 True,否则是 Falseframe 是读取到的帧。

  • if not ret: break 这一行表示如果读取帧失败(也就是 retFalse),那么就会跳出循环。

在这个示例中,frame_rate_divider 是一个可以调整的参数,表示每隔多少帧进行一次预测。例如,如果设置 frame_rate_divider = 5,那么将会每隔5帧进行一次预测。这样,你就可以控制处理的帧数,减少对长视频的处理量。但是请注意,这种方法可能会导致一些帧中的对象被忽略,因此需要根据具体情况进行权衡

相关推荐
逼子格16 小时前
五种音频器件综合对比——《器件手册--音频器件》
嵌入式硬件·音视频·硬件工程师·硬件测试·电子器件·硬件笔试真题·音频器件
EasyGBS17 小时前
视频设备轨迹回放平台EasyCVR打造视频智能融合新平台,驱动智慧机场迈向数字新时代
网络·人工智能·安全·音视频
EasyGBS17 小时前
视频设备轨迹回放平台EasyCVR综合智能化,搭建运动场体育赛事直播方案
网络·安全·音视频
贤小二AI17 小时前
贤小二c#版Yolov5 yolov8 yolov10 yolov11自动标注工具 + 免python环境 GPU一键训练包
人工智能·深度学习·yolo
SKYDROID云卓小助手21 小时前
三轴云台之相机技术篇
运维·服务器·网络·数码相机·音视频
yunteng5211 天前
音视频(一)ZLMediaKit搭建部署
音视频·zlmediakit·安装搭建
Merokes1 天前
关于Gstreamer+MPP硬件加速推流问题:视频输入video0被占用
c++·音视频·rk3588
EasyGBS1 天前
NVR接入录像回放平台EasyCVR视频系统守护舌尖上的安全,打造“明厨亮灶”云监管平台
安全·音视频
zy_destiny1 天前
【工业场景】用YOLOv12实现饮料类别识别
人工智能·python·深度学习·yolo·机器学习·计算机视觉·目标跟踪
cuijiecheng20181 天前
音视频入门基础:MPEG2-TS专题(26)——通过FFmpeg命令使用RTP发送TS流
ffmpeg·音视频