这是我目前的跟踪代码 我现在只想跟踪人物 而不是其他的物品 import cv2 from ultralytics import YOLO cap = cv2.VideoCapture("./video/10.mp4") model = YOLO("yolov8n.pt") model.classes = [0] # Assuming 'person' class index is 0 while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break results = model.track(frame, persist=True) boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy().astype(int) ids = results[0].boxes.id.cpu().numpy().astype(int) names = results[0].names print(names) for box, id, name in zip(boxes, ids, names): if name == 'person': cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2) cv2.putText( frame, f"Id {id}", (box[0], box[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, ) cv2.imshow("frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break

您的代码看起来已经实现了只跟踪人物而不是其他物品的功能。在您的代码中，您已经将YOLO模型的类别设置为只包括人物（class index为0）。然后，在检测到目标后，您使用了一个条件语句来检查目标的名称是否为'person'，如果是，则在图像上绘制框和标签。

这样做的话，只有当目标的名称是'person'时，才会绘制框和标签，其他物品将被忽略。所以您目前的代码已经实现了只跟踪人物的要求。

如果您希望进一步优化跟踪效果，您可以尝试调整YOLO模型的阈值，以过滤掉低置信度的检测结果。此外，您还可以尝试使用其他技术或模型来提高人物识别的准确性。

希望这个解答对您有所帮助！如果您对此有任何其他问题，请随时提问。

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import cv2 import numpy as np import time from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") save_path='' model(save_path, save=True)在此基础上帮我添加一个可以对图片或者视频或者摄像头对车辆进行检测个对车辆时速进行检测以及在显示窗口那里显示检测到的车辆类别以及车辆时速

好的，我可以为您提供一个基于OpenCV和YOLO的车辆检测和时速估计代码，其中还包括了对图片、视频和摄像头的支持，并且在显示窗口上显示了检测到的车辆类别和时速信息。

请注意，为了使代码更加易于理解和修改，我将其分成了几个函数，分别用于加载YOLO模型、检测车辆、估计时速、绘制检测结果等。以下是完整的代码：

import cv2
import numpy as np
import time
from ultralytics import YOLO

# 加载YOLO模型
def load_yolo(model_path):
    yolo = YOLO(model_path)
    return yolo

# 车辆检测
def detect_vehicles(yolo, frame):
    classes, scores, boxes = yolo(frame)
    vehicles = []
    for i in range(len(classes)):
        if classes[i] == 'car' or classes[i] == 'truck':
            vehicles.append(boxes[i])
    return vehicles

# 时速估计
def estimate_speed(prev_frame, curr_frame, vehicles):
    speed = []
    for vehicle in vehicles:
        x1, y1, x2, y2 = vehicle
        prev_vehicle_roi = prev_frame[y1:y2, x1:x2]
        curr_vehicle_roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2]
        prev_gray = cv2.cvtColor(prev_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        curr_gray = cv2.cvtColor(curr_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)
        flow_mean = np.mean(flow)
        speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒
    return speed

# 绘制检测结果
def draw_results(frame, vehicles, speeds):
    for i in range(len(vehicles)):
        x1, y1, x2, y2 = vehicles[i]
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, 'Vehicle ' + str(i+1) + ': ' + str(speeds[i]) + ' km/h', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 主函数
def main():
    # 加载YOLO模型
    yolo = load_yolo("yolov8n.pt")

    # 打开视频或摄像头
    cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要打开视频，请将0改为视频文件的路径

    # 初始化
    prev_frame = None

    while True:
        # 读取当前帧
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 车辆检测
        vehicles = detect_vehicles(yolo, frame)

        # 时速估计
        if prev_frame is not None:
            speeds = estimate_speed(prev_frame, frame, vehicles)
        else:
            speeds = [0] * len(vehicles)

        # 绘制检测结果
        draw_results(frame, vehicles, speeds)

        # 显示检测结果
        cv2.imshow('Vehicle Detection', frame)

        # 保存检测结果
        cv2.imwrite('result.jpg', frame)

        # 按下q键退出
        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

        # 更新上一帧
        prev_frame = frame.copy()

    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

您可以将上述代码保存为一个Python文件，并在命令行中运行它。在运行程序之前，请确保已经安装了OpenCV和ultralytics库，并且已经下载了YOLO模型。

程序会打开默认摄像头并进行车辆检测和时速估计。如果要检测图片或视频，请将`cap = cv2.VideoCapture(0)`这一行改为`cap = cv2.VideoCapture('path/to/image_or_video')`，其中`path/to/image_or_video`是图片或视频的路径。

请注意，由于每辆车的大小和速度不同，因此时速估计可能不太准确。如果您需要更精确的时速估计，请根据实际情况调整代码。

帮我找bug：import os import cv2 from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolov8n.yaml") # build a new model from scratch model = YOLO("yolov8n.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Use the model model.train(data="coco128.yaml", epochs=0, pretrained=True) # train the model metrics = model.val() # evaluate model performance on the validation set # success = model.export(format="onnx") # export the model to ONNX format cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model.predict(frame) # predict on an image res_plotted = results[0].plot() cv2.imshow("result", res_plotted) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

首先需要确保你已经正确安装了 OpenCV 和 ultralytics 库。如果没有安装，请使用以下命令进行安装：

pip install opencv-python
pip install ultralytics

然后，您需要确保您的YOLO模型文件（yolov8n.yaml和yolov8n.pt）在正确的文件路径下，这里的路径可以根据您的实际情况进行修改。

最后，如果您想使用摄像头进行预测，请确保您的计算机上已经连接了摄像头，并且摄像头已正确配置。如果您想使用预先录制的视频进行预测，请将以下行：

cap = cv2.VideoCapture(0)

修改为以下行：

cap = cv2.VideoCapture("path/to/your/video.mp4")

这样就可以成功运行代码了。