yolov8目标追踪 ubuntu20.04

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一个基于深度学习的目标检测算法，它是在YOLOv7的基础上发展而来的，以其高效的实时性能著称。要在Ubuntu 20.04系统上安装并实现YOLOv8的目标追踪，你需要完成以下步骤：

1. **安装依赖**:
- 更新包列表：`sudo apt update`
- 安装必要的软件包，如CUDA、cuDNN、Python、TensorFlow等：`sudo apt-get install python3-tk cmake build-essential nvidia-cuda-dev python3-pip`

2. **下载YOLOv8**:
- 可能需要从GitHub克隆官方仓库：`git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git`
- 转到YOLOv5分支（这里通常是yolov8）：`cd yolov5 && git checkout v8`

3. **构建模型**:
- 进入YOLOv8目录，构建CUDA版本的模型：`python3 setup.py build_ext --cuda`

4. **安装预训练权重**:
`cd /path/to/yolov5`（假设在yolov5文件夹下）
`-`如果使用的是Darknet的数据集：`python3 tools/install.py`
`-`如果是其他预训练权重，可能需要自行下载并替换weights文件。

5. **目标追踪示例**:
- 使用YOLOv8进行实时目标检测和追踪通常涉及摄像头流或其他视频源。可以编写一个脚本，例如使用`cv2.VideoCapture`读取视频，并在每一帧中应用YOLOv8的预测功能。

import cv2
from yolov5 import YOLO

# 初始化YOLOv8实例
yolo = YOLO(weights='./weights/yolov8.weights', source=0) # 使用默认摄像头(0)，或指定文件路径

while True:
    frame = yolo.detect()  # 获取视频帧并在其中进行目标检测
    cv2.imshow('YOLOv8 Tracking', frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF  # 等待用户按键， esc退出
    if key == 27:
        break