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。
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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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