仅用 YOLOv8 检测行人：一步步教你实现

python

2024-03-21 18:56:23

仅用YOLOv8检测行人：分步指南

作为一名资深程序员和技术博主，我致力于分享解决技术问题的实用指南，帮助你充分利用现有的工具。今天，我们将探讨如何使用YOLOv8对象检测算法仅检测行人类别。本文将提供逐步说明、示例代码和常见问题解答，指导你完成这一过程。

为什么要仅检测行人？

YOLOv8是一个功能强大的算法，可以检测广泛的对象类别。然而，在某些情况下，你可能只对特定类别感兴趣，例如行人。这在行人计数、跟踪和安全系统等应用程序中非常有用。

步骤 1：修改配置文件

编辑yolov8.yaml：

打开YOLOv8的配置文件yolov8.yaml。
找到classes部分，并将列表修改为仅包含person类。

classes: [0, 'person']

步骤 2：运行推理

使用修改后的配置文件：

使用以下命令运行推理：

python detect.py --weights yolov8.pt --img-size 640 --conf-thres 0.5 --iou-thres 0.5 --classes 0 --agnostic-nms

--classes 0：仅检测第一个类别（person类）。
--agnostic-nms：执行类别无关的非极大值抑制。

示例代码

Python实现：

import cv2
import torch

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8s')

# 设置推理参数
conf_thres = 0.5
iou_thres = 0.5
classes = [0]
agnostic_nms = True

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 预处理
image = ...

# 推理
preds = ...

# 过滤结果
preds = ...

# 绘制边界框
...