基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测

基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测

项目描述

本项目是一个基于Tkinter和OpenCV的目标检测应用程序，实现了摄像头和视频文件的实时目标检测。通过YOLOv8模型进行目标检测，支持定位、分割和姿势三种模型类型，以及不同模型大小。

项目运行效果截图

功能

• 支持摄像头和视频文件的实时目标检测
• 支持定位、分割和姿势三种模型类型
• 支持不同模型大小
• 支持在视频上显示边界框和遮罩
• 支持暂停、播放和重新播放视频文件
• 支持目标检测的开始/停止

依赖

• Python 3
• OpenCV
• Tkinter
• ultralytics YOLO

使用

1. 克隆项目到本地
2. 创建conda虚拟环境
3. 安装依赖
4. 运行项目 python obj_tkinterapp.py

注意

• 要解压video_imgs.zip
• 要自行下载yolov8的预训练权重文件
• 确保摄像头可用且没有被其他应用程序占用
• 确保视频文件格式正确且路径合法
• 在选择模型类型和大小时，确保模型文件存在于项目目录的“weights”文件夹下
• 上传Jupyter Notebook：XXX.ipynb

完整代码下载地址：基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码