import cv2 import torch # 加载模型 model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom' , path='base_s16/weights/best.pt', source='local') # 1.获取视频对象 cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4') # 2.判断是否读取成功 while(cap.isOpened()): # 3.获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 镜像 # frame = cv2.flip(frame, 1) # print(model) # bgr --> rgb img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = model(img_cvt) # 推理结果 pd = results.pandas().xyxy[0] person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy() print(person_list) helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy() print(helmet_list) # 4.获取成功显示图像 if ret == True: cv2.imshow('frame',frame) # 5.每一帧间隔为25ms break # if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): # break # 6.释放视频对象 cap.release() cv2.destoryAllwindows()修改一下

这段代码实现的功能是：加载一个已经训练好的模型，使用 OpenCV 库获取一个视频对象，读取视频中的每一帧图像并进行镜像处理，将每一帧图像输入到模型中进行推理，得到人和安全帽的位置坐标，最后在每一帧图像上标记出人和安全帽的位置，并显示出来。其中，torch.hub.load()函数的作用是从指定的目录或 URL 加载一个已经训练好的 PyTorch 模型，并返回该模型。

相关问题

import cv2 import torch # 加载模型 model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom' , path='base_s16/weights/best.pt', source='local') # 1.获取视频对象 cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4') # 2.判断是否读取成功 while(cap.isOpened()): # 3.获取每一帧图像 ret, frame = cap.read() # 镜像 # frame = cv2.flip(frame, 1) # print(model) # bgr --> rgb img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) results = model(img_cvt) # 推理结果 pd = results.pandas().xyxy[0] person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy() print(person_list) helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy() print(helmet_list) # 4.获取成功显示图像 if ret == True: cv2.imshow('frame',frame) # 5.每一帧间隔为25ms break # if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): # break # 6.释放视频对象 cap.release() cv2.destoryAllwindows()

好的，这是一个用于目标检测的程序，我看到其中有一些问题需要修改：

1. `cv2.destoryAllwindows()` 应该是 `cv2.destroyAllWindows()`。

2. `break` 语句应该在 `cv2.imshow('frame',frame)` 语句之后，否则会导致只显示了第一帧图像就退出程序。

3. 在注释中提到了每一帧间隔为 25ms，但没有实现，可以使用 `cv2.waitKey(25)` 实现。

修改后的代码如下所示：

import cv2
import torch

# 加载模型
model = torch.hub.load('./base_s16', 'custom', path='base_s16/weights/best.pt', source='local')

# 获取视频对象
cap = cv2.VideoCapture('gao.mp4')

# 判断是否读取成功
while cap.isOpened():
    # 获取每一帧图像
    ret, frame = cap.read()

    # 镜像
    # frame = cv2.flip(frame, 1)

    # bgr --> rgb
    img_cvt = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    # 输入模型进行推理
    results = model(img_cvt)

    # 获取人和安全帽的位置坐标
    pd = results.pandas().xyxy[0]
    person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy()
    print(person_list)
    helmet_list = pd[pd['name'].str.contains('helmet')].to_numpy()
    print(helmet_list)

    # 显示图像并标记人和安全帽的位置
    if ret == True:
        cv2.imshow('frame', frame)

        # 每一帧间隔为 25ms
        cv2.waitKey(25)

        # 退出程序
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

# 释放视频对象
cap.release()

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

这样修改后，程序就可以正确运行了。

# 加载YOLOv8模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='best.pt')详解

这段代码是使用PyTorch Hub加载YOLOv8模型的详细解释。YOLOv8是一个先进的目标检测模型，而这段代码展示了如何在Python中使用预训练的YOLOv8模型进行推理。以下是每部分的详细解释：

1. `torch.hub.load`:
- 这是PyTorch Hub的一个函数，用于从GitHub仓库加载预训练的模型。

2. `'ultralytics/yolov8'`:
- 这是模型的来源。它指定了GitHub用户（ultralytics）和仓库（yolov8）。

3. `'custom'`:
- 这表示我们要加载一个自定义的YOLOv8模型。这意味着我们不是使用预训练的通用模型，而是使用我们自己训练或修改过的模型。

4. `path='best.pt'`:
- 这是自定义模型的路径。'best.pt'通常是训练过程中保存的模型文件，其中包含了模型的权重和配置信息。

使用这段代码的步骤如下：

1. 确保已经安装了必要的库：`torch`和`ultralytics`。
2. 运行这段代码将会从Ultralytics的YOLOv8仓库下载预训练的YOLOv8模型。
3. 如果指定了自定义路径（如'best.pt'），它将加载该路径下的模型文件。

优点：
- 简单易用：只需一行代码即可加载模型。
- 灵活性强：可以加载预训练模型或自定义模型。
- 与PyTorch生态系统兼容：可以轻松地集成到现有的PyTorch工作流中。

使用示例：

import torch

# 加载YOLOv8模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='best.pt')

# 进行推理
results = model('path/to/image.jpg')

# 处理结果
results.print()
results.show()