yolov8实时推理目标识别、区域分割、姿态识别 Qt GUI

发布时间：2023年12月18日

介绍一个GUI工具，可以实时做yolov8模型推理，包括目标检测、姿态识别、跟踪、区域分割等操作。

可以接入图像、视频或者RTSP视频流进行验证。

推理模型用的是yolov8转onnx之后的。用ultralytics自带的转换即可，不用带NMS。

框架用的是Qt

任务可以分为：

目标识别、区域分割、姿态识别。

模型输入支持yolov8 n,s,m,l,x。

跟踪器支持deepsort和bytetrack两种。

输入方式支持本地图片、视频和RTSP视频流。

下面还提供了置信度、IOU、帧间隔的设置。

结果呈现上除了图上的框和类别标注，还有每个目标的置信度、BBox坐标。

需要的环境推荐用python3.7以上，python3.11以下。

Ubuntu，Windows系统都可以支持。

项目链接贴到下面，需要请自取。

https://github.com/MarkusHuang/YOLOv8-DeepSort-PyQt-GUI

文章来源:https://blog.csdn.net/kwdx2/article/details/134989370
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