无人机目标跟踪yolov88代码

在YOLOv8 (You Only Look Once Version 8) 中，无人机目标跟踪通常涉及到实时视频流处理和物体检测。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以同时定位图像中的多个对象。在编写针对无人机目标跟踪的YOLOv8代码时，主要包括以下几个步骤：

1. **库导入**：首先需要导入必要的深度学习库，如PyTorch、OpenCV、Darknet等。

import torch
from torchvision import transforms
import cv2
from yolov8_pytorch import YOLOV8

2. **模型加载**：下载预训练的YOLOv8模型，并设置到适当设备（CPU或GPU）。

model = YOLOV8(weights_path='yolov8.weights', device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

3. **数据预处理**：对输入帧进行缩放、归一化等操作，以便模型能接受。

def preprocess_image(img):
    img = cv2.resize(img, (640, 640))
    img = img / 255.0
    img = img.transpose(2, 0, 1)
    return img

img = cv2.imread('input_frame.jpg')
img = preprocess_image(img)

4. **目标检测**：应用模型进行预测，获取每个框的类别和坐标信息。

outputs = model(img.unsqueeze(0))[0]
boxes, confidences, class_ids = outputs['boxes'], outputs['confidences'], outputs['class_ids']

5. **目标跟踪**：对于连续帧，你可以选择基于IoU（Intersection over Union）或其他跟踪算法（如卡尔曼滤波）来跟踪目标。

tracker = cv2.MultiTracker_create()
for box in boxes:
    tracker.add(cv2.rectangle(frame, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (255, 0, 0), 2))

# 更新追踪器并绘制结果
...

6. **显示与保存**：最后，将追踪结果叠加回原始图片上并显示出来，或者保存成视频文件。

frame_with_boxes = draw_boxes_on_frame(frame, boxes)
cv2.imshow("Tracking", frame_with_boxes)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break