帮我找bug:import os import cv2 from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolov8n.yaml") # build a new model from scratch model = YOLO("yolov8n.pt") # load a pretrained model (recommended for training) # Use the model model.train(data="coco128.yaml", epochs=0, pretrained=True) # train the model metrics = model.val() # evaluate model performance on the validation set # success = model.export(format="onnx") # export the model to ONNX format cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model.predict(frame) # predict on an image res_plotted = results[0].plot() cv2.imshow("result", res_plotted) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows()

时间: 2024-01-02 08:04:57 浏览: 86
首先需要确保你已经正确安装了 OpenCV 和 ultralytics 库。如果没有安装,请使用以下命令进行安装: ``` pip install opencv-python pip install ultralytics ``` 然后,您需要确保您的YOLO模型文件(yolov8n.yaml和yolov8n.pt)在正确的文件路径下,这里的路径可以根据您的实际情况进行修改。 最后,如果您想使用摄像头进行预测,请确保您的计算机上已经连接了摄像头,并且摄像头已正确配置。如果您想使用预先录制的视频进行预测,请将以下行: ``` cap = cv2.VideoCapture(0) ``` 修改为以下行: ``` cap = cv2.VideoCapture("path/to/your/video.mp4") ``` 这样就可以成功运行代码了。
相关问题

def from_yolov8(cls, yolov8_results) -> Detections: """ Creates a Detections instance from a [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) inference result. Args: yolov8_results (ultralytics.yolo.engine.results.Results): The output Results instance from YOLOv8 Returns: Detections: A new Detections object. Example: ```python >>> import cv2 >>> from ultralytics import YOLO >>> import supervision as sv >>> image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH) >>> model = YOLO('yolov8s.pt') >>> result = model(image)[0] >>> detections = sv.Detections.from_yolov8(result) ``` """ return cls( xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results), )

这段代码是一个静态方法`from_yolov8`,用于从YOLOv8的推断结果创建一个`Detections`对象。 以下是对这段代码的解释: 1. 静态方法`from_yolov8`接受两个参数:`cls`和`yolov8_results`。 2. `yolov8_results`是一个YOLOv8的输出结果,类型为`ultralytics.yolo.engine.results.Results`。 3. `from_yolov8`方法返回一个新的`Detections`对象。 4. 在返回的`Detections`对象中,使用了以下几个参数: - `xyxy`:表示检测框的坐标,通过`yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy()`获取。 - `confidence`:表示置信度,通过`yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy()`获取。 - `class_id`:表示类别ID,通过`yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int)`获取。 - `mask`:表示分割掩码,通过调用`extract_yolov8_masks(yolov8_results)`获取。 请注意,上述代码中使用了一个名为`extract_yolov8_masks`的函数来提取分割掩码。你需要确保该函数已经定义并返回了正确的分割掩码。

from ultralytics.yolo.utils.downloads import attempt_download, is_url ImportError: cannot import name 'attempt_download' from 'ultralytics.yolo.utils.downloads' (D:\Anaconda3\envs\vitpose\lib\site-packages\ultralytics\yolo\utils\downloads.py)

这个错误是因为 `attempt_download` 函数无法从 `ultralytics.yolo.utils.downloads` 模块中导入。这可能是因为您的 `ultralytics` 包版本太旧,或者您的包依赖关系不正确。 您可以尝试更新 `ultralytics` 包或检查其依赖关系,以确保 `attempt_download` 函数可以正确导入。如果问题仍然存在,您可以尝试使用其他类似的函数来下载您需要的文件。
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import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon", }) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)还缺哪些包和库

import cv2import numpy as npimport timefrom ultralytics import YOLO# 加载YOLO模型def load_yolo(model_path): yolo = YOLO(model_path) return yolo# 车辆检测def detect_vehicles(yolo, frame): classes, scores, boxes = yolo(frame) vehicles = [] for i in range(len(classes)): if classes[i] == 'car' or classes[i] == 'truck': vehicles.append(boxes[i]) return vehicles# 时速估计def estimate_speed(prev_frame, curr_frame, vehicles): speed = [] for vehicle in vehicles: x1, y1, x2, y2 = vehicle prev_vehicle_roi = prev_frame[y1:y2, x1:x2] curr_vehicle_roi = curr_frame[y1:y2, x1:x2] prev_gray = cv2.cvtColor(prev_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) curr_gray = cv2.cvtColor(curr_vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY) flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) flow_mean = np.mean(flow) speed.append(flow_mean * 30) # 假设每帧间隔为1/30秒 return speed# 绘制检测结果def draw_results(frame, vehicles, speeds): for i in range(len(vehicles)): x1, y1, x2, y2 = vehicles[i] cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, 'Vehicle ' + str(i+1) + ': ' + str(speeds[i]) + ' km/h', (x1, y1-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)# 主函数def main(): # 加载YOLO模型 yolo = load_yolo("yolov8n.pt") # 打开视频或摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 如果要打开视频,请将0改为视频文件的路径 # 初始化 prev_frame = None while True: # 读取当前帧 ret, frame = cap.read() if not ret: break # 车辆检测 vehicles = detect_vehicles(yolo, frame) # 时速估计 if prev_frame is not None: speeds = estimate_speed(prev_frame, frame, vehicles) else: speeds = [0] * len(vehicles) # 绘制检测结果 draw_results(frame, vehicles, speeds) # 显示检测结果 cv2.imshow('Vehicle Detection', frame) # 保存检测结果 cv2.imwrite('result.jpg', frame) # 按下q键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 更新上一帧 prev_frame = frame.copy() # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__': main()整理好代码

import torch from djitellopy import Tello import cv2 import numpy as np import models from models import yolo def get_model(): # 假设 'yolov5s.yaml' 是 yolov5s 模型的定义文件的路径 model = models.yolo.Model('models/yolov5s.yaml') checkpoint = torch.load('weights/yolov5s.pt') model.load_state_dict(checkpoint['model']) model.eval() return model def preprocess_frame(img): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) # 将图像大小调整为模型的输入大小 img = img / 255.0 # 将像素值归一化到 [0, 1] img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 将图像从 HWC 格式转换为 CHW 格式 img = torch.from_numpy(img).float() # 将 Numpy 数组转换为 PyTorch 张量 img = img.unsqueeze(0) # 增加一个批量维度 return img def process_frame(model, img): img_preprocessed = preprocess_frame(img) results = model(img_preprocessed) # 处理模型的输出 results = results[0].detach().cpu().numpy() # 将结果从 GPU 移动到 CPU 并转换为 Numpy 数组 for x1, y1, x2, y2, conf, cls in results: # 将坐标从 [0, 1] 范围转换回图像的像素坐标 x1, y1, x2, y2 = x1 * img.shape[1], y1 * img.shape[0], x2 * img.shape[1], y2 * img.shape[0] # 在图像上画出边界框 cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2) # 在边界框旁边显示类别和置信度 cv2.putText(img, f'{int(cls)} {conf:.2f}', (int(x1), int(y1) - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 2) # 显示图像 cv2.imshow('Tello with YOLOv5', img) return cv2.waitKey(1) def main(): tello = Tello() tello.connect() tello.streamon() frame_read = tello.get_frame_read() model = get_model() frame_skip = 2 # 每两帧处理一次 counter = 0 while True: if counter % frame_skip == 0: # 只处理每两帧中的一帧 img = frame_read.frame process_frame(model, img) counter += 1 cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': main() 修改这段代码

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