使用 ultralytics 摄像头yolo推理

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

bash 复制代码
# Install the ultralytics package using conda
conda install -c conda-forge ultralytics

linux下摄像头推理

python 复制代码
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 = 0

while 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_time
    
    results = 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'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
相关推荐
是Dream呀1 小时前
YOLOv8-QSD: 革新自动驾驶视觉感知的小目标检测算法
yolo·目标检测·自动驾驶
硅谷秋水12 小时前
World Engine:迈向自动驾驶的后训练时代
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
一个王同学15 小时前
从零到一 | CV转多模态大模型 | week17 | LLM 推理优化 & vLLM 详解
人工智能·深度学习·算法·机器学习·计算机视觉·vllm
ShiMetaPi16 小时前
事件相机商业化落地的 “最后一道关键门槛”
人工智能·计算机视觉·ai·自动驾驶·事件相机
日光明媚17 小时前
LongLive-英伟达-数字人实时生成
人工智能·计算机视觉·aigc·音视频
Ulyanov17 小时前
雷达导引头信号模型与脉冲压缩技术:从理论到工程实现
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
Hello-FPGA20 小时前
GPU与图像采集卡编程实战 eGrabber + CUDA 图像采集:三种内存模式技术解析
人工智能·深度学习·计算机视觉
2zcode21 小时前
基于MATLAB形态学与高斯滤波的医学图像自适应增强算法研究
算法·计算机视觉·matlab
水之子强1 天前
龙芯2k0300 - 智能车走马观碑组目标分类算法
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
风若飞1 天前
图像直方图实验技术分享
图像处理·计算机视觉