如何用yolov8调用代码或者嵌入pyqt5?此时肯定需要一个类去辅助我们检测,yolov8不像yolov5有个detect.py可以让我们自由改写,yolov8采用了CLI方式没有detect.py可用,官方已经简化调用流程,因此写一个类去调用很有必要,比如封装后可以实现下面功能:
检测并显示图片:
from Yolov8Detector import *
import cv2
detector=Yolov8Detector()
img=cv2.imread('data/images/bus.jpg')
results = detector.inference_image(img)
detector.imshow(results,img)
调用视频文件
from Yolov8Detector import *
import cv2
detector = Yolov8Detector()
detector.start_video(r'D:\car.mp4')
是不是很简单呢,如果需要想要学习封装技巧请参考课程:
https://edu.csdn.net/course/detail/38444
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你将收获
学会yolov8封装基本技巧和大体思路
学会yolov8封装类的API调用技巧和自由扩展
学会使用Pycharm调试技巧和运行脚本技巧
学会目标检测代码识别基本流程
适用人群
研究yolov8学者,想对yolov8二次开发的工程师以及对yolov8感兴趣的人员
课程介绍
本课程主要核心是将yolov8框架封装成一个类,方便调用或者集成开发以及集成部署。通过本课程您将收获一下知识:
(1)了解yolov8框架检测基本流程;
(2)掌握目标检测封装类大体思路;
(3)学会yolov8封装函数以测试;
(4)学会利用封装类模块,进行API调用。
本课程优点:
(1)去掉课程无关的讲解,直击课程核心出发点,避免花费更多时间学习自己已经掌握知识,而着重掌握封装本质上来;
(2)提供代码讲解和API示例,让同学们更快获取本课程核心内容;
(3)课程简洁,重点课程重点讲解。
学习本课程之前您需要准备的是(本课程不提供讲解):
(1)您需要提前搭建好自己yolov8环境,建议使用Anaconda3搭建,建议版本ultralytics>=8.0.54;
(2)您需要保证自己的环境正常运行,比如可以预测图片或者视频
(3)您需要准备官方提供模型或者自己训练的模型
本课程环境为windows10,您也可以在linux上操作,但需要一个带一块英伟达显卡。
课程目录
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课程导论 03:05
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认识yolov8框架06:39
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认识yolov8检测流程22:32开始学习
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封装类的框架搭建08:16
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封装yolov8核心检测代码30:51
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封装绘制图片方框函数07:36
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封装摄像头与视频检测函数05:59
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封装api调用示例 10:18