一文读懂-yolo26如何预测识别图片|视频|摄像头|文件夹检测适用v8v11

yolo26图片视频摄像头文件夹批量检测步骤适用v8v11一、检测代码可以在yolo项目代码的根目录新建一个python文件我这里叫做detect.py代码的内容如下from ultralytics import YOLO if __name__ __main__: model YOLO(ryolo26n.pt) # 填写测试模型的路径 results model(ultralytics/assets, saveTrue) #填写测试资源的路径可以是图片、视频、文件夹的路径 for result in results: xywh result.boxes.xywh #中心点坐标和宽高信息 center-x, center-y, width, height xywhn result.boxes.xywhn # normalized代码由微智启软件工作室整理转载标明出处 xyxy result.boxes.xyxy # top-left-x, top-left-y, bottom-right-x, bottom-right-y xyxyn result.boxes.xyxyn # normalized names [result.names[cls.item()] for cls in result.boxes.cls.int()] #类别的名称 class name of each box confs result.boxes.conf #置信度的值 confidence score of each box二、修改替换检测模型默认填写的是yolo官方的模型检测80种类别如果希望使用自己的模型实现自定义检测只需要把yolo26n.pt修改成自己模型的路径即可。例如下图所示的best.pt模型可以采用相对或者绝对路径三、检测图片1、检测图片只需要把第一个参数修改成图片的路径即可其他参数可以保持不变例如我想检测bus.jpg这个图片那么只需要这样写就可以了。2、检测完毕后底部会输出检测的路径地址一般为runs文件夹的最后一个文件夹每运行一次检测就会生成一个文件夹四、检测视频、文件夹检测视频和检测图片的步骤是一致的只需要把图片的路径改成对应的检测资源路径即可检测视频1、例如我想检测这个person.mp4的视频那么我只需要把它填写进去右键运行程序就行了2、然后底部就会有如下的输出红色框是每一帧输出的结果绿色框为当前检测帧数和总的帧数即为检测的进度3、如果想实时显示检测视频的结果我们可以增加一个参数showTrue如下图所示results model(rperson.mp4, saveTrue,showTrue)4、右下角就是弹出的实时检测的视频窗口啦。5、检测完毕后在runs文件夹依旧可以查看检测的结果视频但是我们不能直接打开查看因为我们现在这个是代码编辑器它比较难支持视频的播放会弹出右侧的弹窗6、那么我们可以在文件夹中使用系统的视频播放器打开查看对应的视频结果检测文件夹有时候我们需要检测很多张图片一张一张的输入路径地址再检测这是非常大的工作量。这时候我们可以直接填写文件夹的路径它就会依次检测里面的所有图片。1、例如我想检测左边红框的两个图片那么我就写上它的文件夹路径蓝色框部分2、运行检测后它就会依次检测啦底部红色框为每一张图片的检测结果进度3、输出的结果依旧是在runs对应的文件夹五、检测摄像头检测摄像头只需要把测试资源的路径改成对应的设备序号就可以了序号顺序从0开始我这里只有一个摄像头所以填写0如果是第二个摄像头可以填写1。摄像头检测和视频一样它默认不会实时显示检测的画面这时候可以添加参数showTrue来实时查看例如results model(r0, saveTrue,showTrue)yolov8v11检测对于yolov8和yolov11它们的步骤也都是一样的只需要把模型改成对应的就可以了代码是通用的例如我的yolov8是这样的就模型路径改变就行了。