基于yolov8车流量检测代码

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是一种基于深度学习的目标检测算法，尤其适用于实时场景。对于车流量检测，你可以使用YOLOv8的库来编写一段基础代码，它通常包括以下几个步骤：

1. **环境配置**：首先，你需要安装必要的依赖，如PyTorch、OpenCV、Darknet53模型（YOLOv8的基础）、以及任何必要的数据处理工具。

pip install torch torchvision opencv-python darkflow

2. **加载预训练模型**：

   import cv2
   from darkflow.net.build import TFNet

   net = TFNet({'model': 'cfg/yolov8.cfg', 'load': 'bin/yolov8.weights'})

3. **读取视频流或摄像头输入**：

   cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 或者0 for webcam
   while True:
       ret, frame = cap.read()
       if not ret:
           break

4. **目标检测**：

   results = net.return_predict(frame)
   vehicles = [result['boxes'] for result in results if 'car' in result['labels']]

5. **计算和显示车流量**：
- 遍历检测到的车辆，并统计总数或绘制在帧上。
- 可能还会涉及一些后续的数据处理，比如计数、平均速度等。

vehicle_count = len(vehicles)
cv2.putText(frame, f"Vehicle Count: {vehicle_count}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Traffic Detection", frame)
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

6. **结束与释放资源**：

   cap.release()
   cv2.destroyAllWindows()