使用YOLOv11进行视频目标检测

使用YOLOv11进行视频目标检测

完整代码

bash 复制代码
import cv2
from ultralytics import YOLO

def predict(chosen_model, img, classes=[], conf=0.5):
    if classes:
        results = chosen_model.predict(img, classes=classes, conf=conf)
    else:
        results = chosen_model.predict(img, conf=conf)

    return results

def predict_and_detect(chosen_model, img, classes=[], conf=0.5, rectangle_thickness=2, text_thickness=1):
    results = predict(chosen_model, img, classes, conf=conf)
    for result in results:
        for box in result.boxes:
            cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),
                          (int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)
            cv2.putText(img, f"{result.names[int(box.cls[0])]}",
                        (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)
    return img, results

# defining function for creating a writer (for mp4 videos)
def create_video_writer(video_cap, output_filename):
    # grab the width, height, and fps of the frames in the video stream.
    frame_width = int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    frame_height = int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    fps = int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    # initialize the FourCC and a video writer object
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')
    writer = cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,
                             (frame_width, frame_height))
    return writer

model = YOLO("yolo11x.pt")

output_filename = "YourFilename.mp4"

video_path = r"YourVideoPath.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
writer = create_video_writer(cap, output_filename)
while True:
    success, img = cap.read()
    if not success:
        break
    result_img, _ = predict_and_detect(model, img, classes=[], conf=0.5)
    writer.write(result_img)
    cv2.imshow("Image", result_img)
    
    cv2.waitKey(1)
writer.release()

参考资料:

1.https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/142729428

2.https://blog.csdn.net/java1314777/article/details/142665078

相关推荐
2301_7903559718 小时前
【技术拆解】短视频配音自动化流程:从文案预处理到 SRT 字幕的 9 个环节
自然语言处理·音视频
大飞哥软件自习室1 天前
视频批量截图并自动拼图是怎么做的:从四步向导、三种截帧模式到等距抽样与日志兜底的实现拆解,附 FFmpeg 调用与线程模型说明
ffmpeg·音视频·批量截图
jay神2 天前
基于 YOLOv8 的手势识别系统(Web 版)
前端·人工智能·python·深度学习·yolo·计算机视觉·计算机毕业设计
鱼听禅2 天前
Ubuntu安装YOLOv8进行菌落识别训练
linux·python·yolo·ubuntu
BYSJMG2 天前
计算机毕业设计选题推荐:【基于深度学习的车辆损坏严重程度评估方法研究】ResNet50 图像分类
人工智能·深度学习·目标检测·机器学习·计算机视觉·分类·课程设计
BYSJMG2 天前
计算机毕业设计选题推荐|【基于深度学习的电梯电动车违规进入检测研究】YOLO26m+可视化大屏
人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·机器学习·计算机视觉·课程设计
Black蜡笔小新2 天前
消防控制室/配电房/中控室...视频汇聚平台EasyCVR岗位AI智能监测方案守住关键岗位
大数据·音视频·easycvr
FlightYe3 天前
音视频修炼之容器与协议(四):RTSP详解
android·linux·ffmpeg·音视频·dash
乐橙开放平台3 天前
海康和大华摄像头能统一管理吗?可以通过 GB28181 或视频融合平台接入
网络·后端·物联网·音视频
Mirawork3 天前
Mirawork v0.32.0 更新体验:会话引用、任务分享与音频转写怎么用
人工智能·音视频