YOLOv8 进行图像识别和定位

最新推荐文章于 2025-03-20 17:15:22 发布
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分类专栏： YOLO系列实践 文章标签： YOLO
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YOLOv8 进行图像识别和定位的介绍

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法系列，其最新版本为 YOLOv8。YOLOv8 在速度和精度之间取得了较好的平衡，使其成为实时应用中的理想选择。它能够在单次前向传递中同时预测多个类别的物体及其位置。

应用使用场景

  1. 安全监控：实时检测视频流中的入侵者、异常行为等。
  2. 自动驾驶：识别和定位道路上的车辆、行人、交通标志等。
  3. 智能零售：分析顾客行为、货架商品检测与管理。
  4. 医疗影像：自动标记医学影像中的病灶部位。
  5. 农业：检测作物病害、估算水果数量等。

以下是一些基本的代码示例，展示如何在各个领域中实现计算机视觉任务。由于这些任务通常需要庞大的数据集和计算资源，下面的例子将使用广泛应用的库，如 OpenCV 和 TensorFlow 等，并简化为基本的实现框架。

1. 安全监控

使用 OpenCV 中的背景减除技术来检测视频流中的运动物体。

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怎么使用yolov8进行图片识别，分类，分割,视频追踪
qinshi501的博客
04-22 1971
Ultralytics公司在YOLO之前版本基础上提出了v8版本。这个版本对AI视觉处理有了很大进步，它不但可以做检测，还可以做分类、分割、跟踪，甚至姿态估计。下面我们重点讲解下，使用官方自带的模型进行图片的分类，分割，跟踪等。使用yolo8进行图片处理时，可以使用命令行，也可以借助程序处理，这样拿到数据以后可以方面后续的数据操作。在下面的例子中我们都演示使用程序例子来处理图片。我们以包含电视，桌子，沙发，屏幕等物品的图片为例子来进行处理。通过以上的例子我们可以对模型库已存在的物品进行识别，分类，分割等。
用YOLOv8模型实现目标检测、旋转边界框检测、姿势识别、图像分割及视频跟踪
heyiqiunet的博客
09-06 3091
YOLO(you only look once)是一阶段目标检测模型的开山之作，在图像目标检测领域一向以响应速度快著称，它同是兼顾了模型的准确性，在两者之间做到很好的平衡。经过多版本迭代，到YOLOv8，是一个功能强大，受到广大开发者欢迎与喜爱的目标检测模型，另外，在同一套代码中，它可以分别实现图像分类、姿势识别、图像分割，并且在目标检测、姿势识别、图像分割模型基础上实现视频跟踪功能。
YOLOv8得到物体的坐标中心点信息
2301_79578379的博客
05-01 3861
YOLOv8获取目标检测的坐标信息
实时目标检测算法YOLO
qq_40686435的博客
03-20 2001
如果你有自己的数据集或图像，并希望进行进一步的分析，YOLO 允许你自定义推理过程。
Yolov8-pose 关键点检测坐标的提取（3个关键点）
weixin_49042159的博客
05-29 2654
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp')): # 确保文件是图片格式的。if len(results1[0].boxes.xyxy) == 0: # 如果没有检测到结果，跳过当前循环。model1 = YOLO("best.pt") # 模型1的。class_label = "标注的类别"output_folder = "保存的位置"folder_path = "要处理的文件"# 选择颜色（这里选择红色）# 在矩形框上标注类别信息。
YOLOv8进行对象检测与关键点定位：实时计算关键点间实际距离并可视化
hasque2019的博客
06-24 574
该脚本主要实现了使用预训练的YOLO模型对输入图片进行对象检测与关键点定位，计算特定关键点之间的实际距离，并在图片上可视化这些信息（包括边界框、关键点标记、实际距离文字标注），最后保存处理后的图片。
基于YOLOV5的车牌定位和识别源码.zip
04-11
这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理，使用增强神经网络模型对车牌区域进行超分辨率技术处理和光学字符识别。经过多次试验测试，可以对视频中的车辆车牌实时识别以及图片中的车辆车牌进行准确定位和识别，识别速度快，准确率高，比那些传统车牌识别方法效果好很多。效果演示视频：1.https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1m7GQ/ 2.https://www.bilibili.com/video/BV13K4y1K7Pi/
【深度学习】图像识别-基于yolov8的目标检测
weixin_58052073的博客
09-21 928
本文主要记录了我在使用yolov8对图片进行检测，默认情况是已经安装好anconda并且下载好了yov8的文件以及配置好了环境。首先打开anconda的promot，在安装了labelImg的环境下输入labelimg。记得打开第一个auto save mode，‘w’快捷打标，‘a’快捷切换上一张图片，‘d’快捷切换下一张图片。因为我已经对源代码进行了修改，所以输出的图片回标记目标的中心点。2数据增强后用第一个函数同步将images和labels的文件名更改。1在文件路径的最后面修改为自己的数据集名称。
Jetson Nano之ROS入门 -- YOLO目标检测与定位
m0_55202222的博客
07-31 5819
Darknet_ros将YOLO算法集成到ROS中，使得机器人可以实时地检测和识别周围环境中的物体。它提供了一些ROS节点和服务，可以在ROS系统中轻松使用YOLO算法进行目标检测和识别。同时，它还提供了一些示例程序，帮助用户快速了解如何在ROS中使用深度学习算法进行机器人视觉任务。
yolov8图像识别模型
12-10
YOLOv8在继承了前代模型如YOLOv5的高效性基础上，进一步提升了算法的精确度和适应性，适用于各种复杂场景的图像识别任务。 YOLOv8的一个关键改进是对基础网络架构的调整。模型采用了一种更为高效和深入的网络结构，...
yolov12利用航拍图像识别和定位泳池-为游泳池管理和维护提供数据支持+数据集+训练好的模型.zip
最新发布
06-02
yolov12利用航拍图像识别和定位泳池-为游泳池管理和维护提供数据支持+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共946张图像， 已...
基于 YOLOv8 的甲骨文原始拓片图像单字分割识别模型.zip
10-18
随着计算机视觉技术的发展，特别是在目标检测与图像识别领域的突飞猛进，利用深度学习技术解决甲骨文识别的问题已变得可能。 YOLOv8是一种先进的目标检测算法，能够快速准确地识别出图像中的多个对象，并定位它们的...
使用yolov8进行烟火检测 目标识别 目标检测
08-22
烟火检测是一种计算机视觉任务，主要用于识别和定位图像或视频中的烟雾和火焰。这类检测在森林防火、工业安全监控、智能城市监控等应用中具有重要意义。与其他目标检测任务相比，烟火检测具有一些独特的挑战，如火焰...
瞬间洞察万物：YOLO目标检测算法的黑科技全揭秘
专注于Python编程技术的分享与交流，致力于帮助开发者提升编程技能，解决实际问题，探索Python的无限可能。
05-30 4953
​ YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。相比于传统的目标检测方法，YOLO具有快速和实时性的优势，能够在图像或视频中准确地识别和定位多个目标物体。背景知识： 在传统的目标检测方法中，常常采用滑动窗口或区域建议（Region Proposal）的方式进行目标定位。这些方法需要在图像上滑动窗口或生成大量的候选框，并对每个窗口或候选框进行分类和位置回归，导致计算量巨大且效率较低。
基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（二） -- yolov5运行环境搭建及label格式转换
_天涯__的博客
06-04 6021
刚开始跟着网上的教程做，把环境安装错了，后来直接用GitHub的官方教程。 地址是yolov5官方团队代码及教程，看readme文件就可以。 很简单，不要想的复杂。 先下载完整的官方代码。地址在开头，下完解压。 用conda为例，新建一个python3.8的版本的环境，可以就叫yolov5，然后进入下好的代码文件夹根目录，命令行激活新建的yolov5这个环境，并运行下面这句话来安装所有的必须的依赖包：
基于YOLOv3的车辆号牌定位
qq_41050642的博客
12-13 1454
本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提取文字或字符的序列特征，最终引入CTC结构解决训练时字符无法对齐的问题。
基于YOLOv8的目标跟踪技术
01-01 4712
介绍了YOLOv8自带的目标跟踪技术以及评价指标，并教会你如何在YOLOv8使用
YOLOv5学习笔记1——定位分类
qq_38069830的博客
02-25 1159
以上就是利用神经网络解决对象分类和定位问题的详细过程。结果证明，利用神经网络输出批量实数来识别图片中的对象，是非常有效的算法。
YOLO 目标检测实战项目『原理篇』
Leong Blog
11-25 2860
YOLOv1 YOLOv1 创新： 将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和所属的类别（将对象检测作为一个回归问题） 速度快，one stage detection 的开山之作 速度快，one stage detection 的开山之作 之前的目标检测方法需要先产生候选区再检测的方法虽然有相对较高的检测准确率，但运行速度较慢。 YOLO 将识别与定位合二为...
yolov8图像识别
12-11
以下是使用YOLOv8进行图像识别的步骤： 1. 确保已经安装好了LabVIEW和Vision Development Module，并且已经将YOLOv8的onnx模型放置在models文件夹中。 2. 打开LabVIEW，创建一个新的VI。 3. 在Block Diagram中，使用“Read JPEG File”节点读取待检测的图片。 4. 使用“Read Text File”节点读取coco.names文件，该文件包含了所有的类别名称。 5. 使用“Read ONNX File”节点读取yolov8s.onnx模型。 6. 使用“YOLOv3 Detector”节点进行目标检测，将读取的图片、类别名称和模型作为输入。 7. 使用“Draw Bounding Boxes”节点将检测结果绘制在图片上。 8. 最后使用“IMAQ Image To File”节点将结果保存为图片文件。 下面是LabVIEW代码的截图： ```LabVIEW <在此处插入LabVIEW代码截图> ```
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