yolov8类别计数

YOLOv8是一种目标检测算法，可以用于检测图像中的不同类别的物体，并计数它们的数量。在引用中提到的YOLOv8细胞检测计数系统可以检测RBC、WBC和platelets三种不同类型的细胞，并计算它们的数量。在检测到目标后，YOLOv8会在目标检测框前添加序号，并在图像的左上方添加文本，以统计各个类别的物体的个数。这个功能是通过在图像上使用cv2.putText函数实现的。

相关问题

yolov8人群计数

YOLOv8是一种用于目标检测的深度学习模型，它可以用于人群计数任务。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，而YOLOv8是YOLO系列的最新版本。

YOLOv8采用了一种单阶段的检测方法，将目标检测任务转化为一个回归问题。它通过将输入图像分成不同的网格单元，并在每个单元中预测边界框和类别信息来实现目标检测。相比于传统的两阶段方法，YOLOv8具有更快的检测速度和更高的准确率。

在人群计数任务中，YOLOv8可以用于检测图像或视频中的人体，并通过统计检测到的人体数量来进行人群计数。它可以实时地对人群进行计数，并且在复杂场景下也能够取得较好的效果。

基于yolov8车辆计数逻辑

### 使用YOLOv8实现车辆计数逻辑

#### 准备工作
为了使用YOLOv8实现车辆计数，需先安装必要的库并下载预训练模型。通常情况下，这涉及PyTorch框架及其依赖项的设置。

pip install ultralytics  # 安装YOLOv8官方库

#### 加载模型与初始化
加载YOLOv8模型可以采用默认权重文件或自定义训练好的权重来进行更精确的对象检测。

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 载入轻量级版本的YOLOv8模型

#### 数据处理
对于视频流输入的数据源，每一帧都需要被转换成适合送入网络的形式。这里假设有一个`VideoCapture`对象用于读取视频帧。

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(video_path)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    results = model(frame)  # 对当前帧执行推理操作

#### 物体检测与跟踪
通过调用YOLOv8完成每帧图片上的物体检测之后，还需要引入多目标跟踪机制以维持对同一辆车连续性的追踪。此过程可借助于BYTE算法来增强稳定性[^3]。

from bytetrack.bytetracker import BYTETracker

tracker = BYTETracker()

for result in results.xyxy[0]:
    track_id = tracker.update(result.unsqueeze(0))
    
    # 进一步筛选只保留汽车类别的边界框
    if int(track_id[-1]) == car_class_index:
        vehicle_boxes.append([track_id[:4], track_id[4]])

#### 计算进出数量
最后，在已知摄像头位置的前提下设定虚拟线段作为统计区域边界；每当有新的轨迹穿过这条线，则更新对应的进入/离开计数值。

line_start_point = (x1, y1)
line_end_point = (x2, y2)

def count_crossing(box_center):
    global enter_count, exit_count
    
    point_on_line = line_equation(line_start_point, line_end_point)(box_center[0])
    
    if box_center[1] >= point_on_line and previous_position_below_line:
        enter_count += 1
        
    elif box_center[1] < point_on_line and not previous_position_below_line:
        exit_count += 1