一、本文介绍
Hello，各位读者，最近会给大家发一些进阶实战的讲解，如何利用YOLOv8现有的一些功能进行一些实战， 让我们不仅会改进YOLOv8，也能够利用YOLOv8去做一些简单的小工作，后面我也会将这些功能利用PyQt或者是pyside2做一些小的界面给大家使用。
在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个改进机制在你的数据集上实现涨点即可撰写论文)，还有各种前沿顶会改进机制 |，更有包含我所有附赠的文件（文件内集成我所有的改进机制全部注册完毕可以直接运行）和交流群和视频讲解提供给大家。
欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！
开始之前先给大家展示一下视频效果图，以下两幅动图片来自于ultralytics官方->
| Logistics | Aquaculture |
| 编辑 | 编辑 |
| Conveyor Belt Packets Counting Using Ultralytics YOLOv8 | Fish Counting in Sea using Ultralytics YOLguagua |
专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制
专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备
二、项目完整代码
帮我们将这个代码，复制粘贴到我们YOLOv8的仓库里然后创建一个py文件存放进去即可。
from ultralytics import YOLO from ultralytics.solutions import object_counter import cv2 model = YOLO("yolov8n.pt") cap = cv2.VideoCapture("car.mp4") assert cap.isOpened(), "Error reading video file" w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS)) # Define region points region_points = [(20, 400), (1080, 404), (1080, 360), (20, 360)] # Video writer video_writer = cv2.VideoWriter("object_counting_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h)) # Init Object Counter counter = object_counter.ObjectCounter() counter.set_args(view_img=True, reg_pts=region_points, classes_names=model.names, draw_tracks=True) while cap.isOpened(): success, im0 = cap.read() if not success: print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.") break tracks = model.track(im0, persist=True, show=True) im0 = counter.start_counting(im0, tracks) video_writer.write(im0) cap.release() video_writer.release() cv2.destroyAllWindows()
三、参数解析
下面上面项目核心代码的参数解析，共有3个，能够起到作用的参数并不多，这里直接截图说明以下即可。
下面红框内的两个参数，一个为权重文件地址(可替换为自己训练的权重文件)，第二个就是需要检测的视频地址，这里如果有实时性需求的是可以改成视频流的形式的。
下面红框内的参数为，视频中我们检测线的大小，和宽细已经横线在视频中的横纵坐标。
四、项目的使用教程
4.1 步骤一
我们在Yolo仓库的目录下创建一个py文件将代码存放进去，如下图所示。
4.2 步骤二
我们填好参数之后运行文件即可，此时会弹出视频框，然后就可以看到检测的效果了，我这里的视频找不到静态的没办法大家只能对付看以下。
五、本文总结
到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的平均质量分98分，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
