yolov8推理视频

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。YOLOv8通过将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来实现目标检测。相比于传统的目标检测算法，YOLOv8具有更快的推理速度和更高的准确率。

在进行YOLOv8推理视频时，首先需要将视频分解成一系列的图像帧。然后，对每一帧图像进行目标检测，识别出图像中的目标物体及其位置信息。最后，可以根据检测结果进行后续的处理，如跟踪、计数等。

YOLOv8推理视频的过程可以通过以下步骤实现：
1. 加载YOLOv8模型：首先需要加载预训练好的YOLOv8模型，该模型包含了已经学习到的目标检测参数。
2. 视频分解：将待推理的视频分解成一系列的图像帧。
3. 图像预处理：对每一帧图像进行预处理，如调整大小、归一化等操作，以满足模型输入的要求。
4. 目标检测：使用加载的YOLOv8模型对每一帧图像进行目标检测，得到目标物体的位置和类别信息。
5. 后处理：根据检测结果进行后续的处理，如目标跟踪、目标计数等。
6. 结果展示：将检测结果可视化或保存下来，以便后续分析或展示。

相关问题

yolov5推理视频

要使用yolov5进行视频推理，可以使用以下指令：

yolov5推理指令–source后输入livego的播放地址rtmp://localhost:1935/live/movie，后面再加一个--view-img，就能实时推理某一特定窗口了。

这个指令可以实现对特定窗口的实时视频推理。 YOLOv5是一个用于目标检测的深度学习模型，可以通过输入视频进行实时推理，以便检测和跟踪视频中的目标物体。 在使用yolov5进行实时推理时，搜索结果可能会给出很多关于使用摄像头的教程，但是实际上，通过指定输入源为特定窗口，也可以实现对视频的实时推理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5以rtmp视频流持续推理本地某一应用窗口场景](https://blog.csdn.net/qq_33398946/article/details/118404857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov8推理多路视频流

### 使用YOLOv8进行多路视频流实时推理

#### 准备工作
为了使用YOLOv8模型对多路视频流进行实时推理，需先安装必要的依赖库。确保环境中已配置好Python以及PyTorch或ONNX Runtime环境。

对于基于PyTorch版本的操作，在命令行执行如下指令来获取最新版的ultralytics/yolov8仓库：

pip install ultralytics[yolo]

而对于希望采用ONNX加速的情况，则额外需要安装`onnxruntime-gpu`包：

pip install onnxruntime-gpu

#### 配置视频源列表
创建名为`list.streams`的纯文本文件，其中每一行代表一个独立的RTSP或其他形式URL指向的目标摄像头地址，各条目间利用换行符分割而非分号[^3]。例如：

rtsp://192.168.1.100:554/stream1
rtsp://192.168.1.101:554/stream2
...

此方式便于后续脚本读取并初始化对应的捕获对象实例集合。

#### 编写推理程序
编写一段简单的Python代码片段用于启动YOLOv8检测流程，并针对每一路输入实施并发处理逻辑。下面给出了一种可能实现方案：

import cv2
from pathlib import Path
from threading import Thread, Lock
from queue import Queue
from ultralytics import YOLO

model_path = 'path/to/best.pt'  # 替换成实际路径
output_dir = './outputs'
max_threads = 4  # 可调整线程池大小适应硬件性能

def process_frame(frame_queue, result_queue, model_lock):
    yolo_model = None
    
    with model_lock:
        global shared_yolo_instance
        if not isinstance(shared_yolo_instance, YOLO):
            shared_yolo_instance = YOLO(model_path)
        
        yolo_model = shared_yolo_instance
        
    while True:
        frame_info = frame_queue.get()
        if frame_info is None:
            break
            
        idx, frame = frame_info
        results = yolo_model.predict(source=frame, save=False)

        for r in results:
            boxes = r.boxes.cpu().numpy()[:, :4].astype(int).tolist()

            annotated_image = frame.copy()
            
            for box in boxes:
                x_min, y_min, x_max, y_max = box
                
                color = (0, 255, 0)  
                
                thickness = 2   
                
                annotated_image = cv2.rectangle(annotated_image,
                                               pt1=(x_min, y_min),
                                               pt2=(x_max, y_max),
                                               color=color,
                                               thickness=thickness)
                
            output_file = f"{Path(output_dir)/f'{idx}.jpg'}"
            cv2.imwrite(str(output_file), annotated_image)
            
        frame_queue.task_done()


if __name__ == '__main__':
    
    video_sources = []
    with open('list.streams', mode='r') as file:
        lines = file.readlines()
        for line in lines:
            stripped_line = line.strip()
            if stripped_line != '':
                video_sources.append(stripped_line)

    cap_objects = [cv2.VideoCapture(src) for src in video_sources]

    threads = []
    frame_queues = {}
    result_queues = {}

    thread_pool_size = min(len(cap_objects), max_threads)
    lock = Lock()
    shared_yolo_instance = None 

    try:

        for i in range(thread_pool_size):

            q_frames = Queue(maxsize=-1)
            q_results = Queue(maxsize=-1)

            worker_thread = Thread(target=process_frame,
                                  args=(q_frames, q_results, lock))
            worker_thread.daemon = True
            worker_thread.start()

            threads.append(worker_thread)

            frame_queues[i] = q_frames
            result_queues[i] = q_results


        index_counter = 0
        running_captures = list(zip(range(len(cap_objects)), cap_objects))

        while any([cap.isOpened() for _, cap in running_captures]):

            available_workers = set(range(thread_pool_size)) - \
                                {k for k, v in frame_queues.items() if not v.empty()}
            
            to_remove = []

            for cam_idx, capture in enumerate(running_captures):

                ret, frame = capture[1].read()

                if not ret or len(available_workers)==0 :
                    continue
                    
                next_worker_id = available_workers.pop()
                
                frame_queues[next_worker_id].put((index_counter, frame))
                
                index_counter += 1
                
            removed_count = sum([not c.isOpened() for _,c in running_captures])
            remaining_cameras = [(i,c) for i,c in running_captures if c.isOpened()]
            running_captures = remaining_cameras[:len(running_captures)-removed_count]


        for t in threads:
            t.join(timeout=5)


    finally:
        for cap in cap_objects:
            cap.release()

上述代码实现了基本框架，允许用户自定义参数如最大线程数(`max_threads`)、输出目录位置(`output_dir`)等以匹配具体应用场景需求。值得注意的是，这里采用了全局锁机制保证同一时刻只有一个线程能够访问YOLO模型加载过程，防止因频繁重复载入而浪费资源；同时也考虑到了优雅退出条件的设计，当所有摄像机连接中断后能顺利终止整个进程[^1][^2]。