OpenCV4.x图像处理实例-YOLO v8检测与识别物体
YOLO v8 检测与识别物体
文章目录
- YOLO v8 检测与识别物体
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- 1、YOLO v8 介绍
- 2、模型格式转换
- 3、OpenCV加载YOLO v8模型
- 4、模型推理与结果显示
- 5、完整代码
- 6、实时物体检测与识别
本文将详细介绍通过OpenCV的DNN模块，使用YOLO V8模型进行对静态图像、视频流和摄像头进行物体检测与识别。
1、YOLO v8 介绍
YOLO v8 （You Only Look Once）由 Ultralytics 开发的一种先进的 (SOTA) 模型。它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。 YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，使其成为广泛的对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。 YOLO 是一种实时的一次性目标检测系统，旨在通过网络的单次前向传递执行目标检测，使其快速高效。 YOLOv8 是之前 YOLO 模型的改进版本，具有更高的准确性和更快的推理速度。YOLO V8与前面版本的性能比较如下：