帮我写一个yolov8识别视频统计每帧物体数量并为物体进行标记的代码(pycharm环境)

要在PyCharm环境中编写一个基于YOLOv8的代码来统计视频中每一帧的物体数量并进行标记，首先你需要安装必要的库，如`opencv-python`, `pycocotools`, `torch`, 和 `yolov8-pytorch`。以下是基本的步骤：

# 导入所需库
import torch
from yolov8 import YOLOv8
from PIL import Image
import cv2
from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval

# 初始化YOLOv8模型
model = YOLOv8(weights='yolov8.pt')

# 定义视频路径和结果保存路径
video_path = 'your_video.mp4'
output_folder = 'output_frames_with_boxes'

if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

# 加载COCO类别信息
coco = COCO('path_to_your_coco_annotations.json')

# 开始处理视频
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frame_count = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
print(f"Total frames: {frame_count}, FPS: {fps}")

for frame_id in range(frame_count):
    ret, img = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 转换为灰度图像（如果需要）
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 进行实时检测
    boxes, confs, classes = model.detect(img_gray)
    
    # 绘制边界框并标注类别
    for box, conf, cls in zip(boxes, confs, classes):
        class_name = coco.loadAnns(coco.getAnnIds(id=cls))['name']
        x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
        img = cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        img = cv2.putText(img, f"{class_name}: {conf:.2f}", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
        
    # 保存带有框的帧
    output_file = f"{output_folder}/frame_{frame_id}.jpg"
    cv2.imwrite(output_file, img)
    print(f"Frame {frame_id+1}/{frame_count} processed.")

# 结束视频读取
cap.release()

# 如果有可用的COCO验证集，你可以计算每个类别的实例数以及整体准确率等指标
# ... (这里可以添加COCOeval部分的代码)

请注意，这个代码示例假设你已经下载了预训练的YOLOv8模型权重文件`yolov8.pt`，并且有一个对应的COCO数据集用于标签映射。请替换`weights='yolov8.pt'` 和 `coco`加载的部分为实际的路径。