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

发布时间:2023年12月18日

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

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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

文章来源:https://blog.csdn.net/shiyunzhe2021/article/details/135054469
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