import yolo

时间: 2023-09-05 07:09:49 浏览: 162
对于问题中的"import yolo"，并没有在引用的内容中找到相关信息。请提供更多的上下文或者具体的引用信息，以便我能更好地回答你的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [labelImg2yolo.py](https://download.csdn.net/download/FriendshipTang/87516654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [YOLO基础教程（四）：yolo v3 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_43472830/article/details/88320099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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为什么安装了ultralytics和Yolo，还是显示from ultralytics import YOLO

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ros中执行显示报错信息from ultralytics.models import YOLO ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics'

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string = "from ultralytics import YOLO" encoded_string = string.encode('utf-8') 4. 使用chardet库自动检测文件的编码方式： python import chardet with open(path, 'rb') as f: rawdata = f.read...

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

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) ...

from yolov3.detect import YOLO # 假设有一个名为detect.py的YOLOV3模块 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'yolov3'

from yolov3.detect import YOLO 4. **版本冲突**：有时候两个不同版本的相同库可能会导致这种问题，确保你只安装了一个版本。 5. **重新载入模块**：有时在交互式环境中，直接从内存中导入模块可能无效，...

from ultralytics import YOLO save_path='' model = YOLO("best.pt") model(save_path,save=True) 根据这个yolov8的代码，帮我写出一段代码，要求能够对车辆图片或者车辆视频或者调用摄像头对车辆进行检测，要求能够检测出车辆的类别以及车辆行驶的实时车速，类别有bike、bus、car、other、trucks，类别名称跟车速显示在窗口上，显示我识别到什么车辆以及车辆的时速是多少

from ultralytics import YOLO # 初始化模型，加载权重 model = YOLO("best.pt") # 车辆类别名称 class_names = ['bike', 'bus', 'car', 'other', 'truck'] # 定义摄像头编号或者视频文件路径，如果需要检测图片...

from django.core.files.base import ContentFile from django.core.files.storage import default_storage from django.shortcuts import render import shutil from django.http import HttpResponse from ultralytics import YOLO def index(request): return render(request, 'index.html') # def predict(request): if request.method=='POST': #读取图片数据 img = request.FILES['myfile'] img_name = default_storage.save(img.name, ContentFile(img.read())) #把上述保存的文件移动到静态资源文件夹中 shutil.move(img_name, 'D:\\PythonProject\\mysite\\myapp\\static\\' + img_name) #把显示刚刚保存的图片的路径传递给前端，在前端正常显示 # 对图片的预测 model = YOLO('best.pt') # 修改代码，完成预测上传的图片 model.predict('', save=True) return render(request,'index.html',{'img_source':'/static/' + img_name})

这段代码是一个基于 Django 框架的 Web 应用程序，其中定义了两个视图函数：index 和 predict。...最后，使用 ultralytics 库加载预训练的 YOLO 模型，对上传的图片进行预测，并将预测结果保存到本地文件系统中。

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()

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...

def from_yolov8(cls, yolov8_results) -> Detections: """ Creates a Detections instance from a [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) inference result. Args: yolov8_results (ultralytics.yolo.engine.results.Results): The output Results instance from YOLOv8 Returns: Detections: A new Detections object. Example: python >>> import cv2 >>> from ultralytics import YOLO >>> import supervision as sv >>> image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH) >>> model = YOLO('yolov8s.pt') >>> result = model(image)[0] >>> detections = sv.Detections.from_yolov8(result) """ return cls( xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results), )

2. yolov8_results是一个YOLOv8的输出结果，类型为ultralytics.yolo.engine.results.Results。 3. from_yolov8方法返回一个新的Detections对象。 4. 在返回的Detections对象中，使用了以下几个参数： - ...

import json import base64 from PIL import Image import io from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)

4. 将图像传入 YOLOv8 模型进行目标检测，得到结果 yolo_results。 5. 从 yolo_results 中获取标签和检测结果。 6. 根据阈值过滤掉置信度低于阈值的检测结果。 7. 将检测框的坐标、置信度、标签等信息整理为字典...

from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()

您这段代码使用了一个名为...这个包似乎是一个YOLO目标检测模型的封装，用于检测表格。 但是，我注意到您并没有提出任何问题。如果您有任何问题或需要更多帮助，请告诉我具体需要什么样的帮助，我会尽力回答您的问题。
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