如何建设网站的论文,网站设计的国际专业流程,如何访问云南建设厅网站,做的很酷炫的网站《博主简介》 小伙伴们好#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】#xff0c;共同学习交流~ #x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注#xff01; 《------往期经典推…《博主简介》 小伙伴们好我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】共同学习交流~ 感谢小伙伴们点赞、关注 《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】54.【基于深度学习的水果智能检测系统】55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】58.【基于深度学习的太阳能电池板检测与分析系统】59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】
二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】持续更新中~
《------正文------》 目录 如何使用YOLOv11进行目标检测介绍YOLOv11关键创新如何将YOLOv 11用于图像检测步骤1安装必要的库步骤2导入库步骤3选择模型型号步骤4编写一个函数来预测和检测图像中的对象步骤5使用YOLOv11检测图像中的对象步骤6保存并绘制结果图像完整代码 如何将YOLOv11用于视频检测步骤1安装必要的库步骤2和3导入库与模型步骤4创建Videowriter以保存视频的结果步骤5使用YOLOv 11检测视频中的对象完整代码 结论 如何使用YOLOv11进行目标检测 介绍
继YOLOv 8、YOLOv 9和YOLOv10之后最近刚发布了最新的YOLOv11这一新的迭代不仅建立在其版本的优势之上而且还引入了几个突破性的增强功能为目标检测和计算机视觉设定了新的基准。
与以前的版本一样YOLOv 11擅长检测、分类和定位图像和视频中的对象。然而它更进一步通过整合显著的增强功能提高了跨多个用例的性能和适应性。让我们来看看使YOLOv 11在该系列中脱颖而出的关键增强功能。
YOLOv11关键创新
增强的特征提取 YOLOv11使用改进的主干和颈部架构显著提高了特征提取能力。这导致更准确的物体检测和更轻松地处理复杂视觉任务的能力。针对效率和速度进行了优化 凭借精致的架构设计和优化的训练管道YOLOv11在保持高精度的同时提供更快的处理速度。这种平衡确保了YOLOv11是实时和大规模应用的理想选择。更高的精度更少的参数 YOLOv11m是YOLOv11的一个中等大小的变体在COCO数据集上实现了更高的平均精度mAP同时使用的参数比YOLOv8m少22%。这种改进使其在不影响性能的情况下提高了计算效率。跨环境的适应性 无论是部署在边缘设备、云平台还是由NVIDIA GPU驱动的系统上YOLOv11都能为各种部署场景提供最大的灵活性。广泛的支持任务 YOLOv 11将其功能扩展到传统的对象检测之外以支持实例分割图像分类姿态估计和面向对象检测OBB。这种多功能性使其成为应对各种计算机视觉挑战的强大工具。
这些增强功能的集成使YOLOv 11成为尖端计算机视觉应用的强大引擎。请继续关注我们将探索YOLOv 11如何突破这个动态领域的可能界限
如何将YOLOv 11用于图像检测
步骤1安装必要的库
pip install opencv-python ultralytics步骤2导入库
import cv2
from ultralytics import YOLO步骤3选择模型型号
model YOLO(yolo11x.pt)在这个网站上您可以比较不同的模型并权衡各自的优点和缺点。在这种情况下我们选择yolov11x.pt。
步骤4编写一个函数来预测和检测图像中的对象
def predict(chosen_model, img, classes[], conf0.5):if classes:results chosen_model.predict(img, classesclasses, confconf)else:results chosen_model.predict(img, confconf)return resultsdef predict_and_detect(chosen_model, img, classes[], conf0.5, rectangle_thickness2, text_thickness1):results predict(chosen_model, img, classes, confconf)for result in results:for box in result.boxes:cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),(int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)cv2.putText(img, f{result.names[int(box.cls[0])]},(int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)return img, results步骤5使用YOLOv11检测图像中的对象
# read the image
image cv2.imread(YourImagePath)
result_img, _ predict_and_detect(model, image, conf0.5)步骤6保存并绘制结果图像
cv2.imshow(Image, result_img)
cv2.imwrite(YourSavePath, result_img)
cv2.waitKey(0)完整代码
from ultralytics import YOLO
import cv2def predict(chosen_model, img, classes[], conf0.5):if classes:results chosen_model.predict(img, classesclasses, confconf)else:results chosen_model.predict(img, confconf)return resultsdef predict_and_detect(chosen_model, img, classes[], conf0.5, rectangle_thickness2, text_thickness1):results predict(chosen_model, img, classes, confconf)for result in results:for box in result.boxes:cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),(int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)cv2.putText(img, f{result.names[int(box.cls[0])]},(int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)return img, resultsmodel YOLO(yolo11x.pt)# read the image
image cv2.imread(YourImagePath.png)
result_img, _ predict_and_detect(model, image, classes[], conf0.5)cv2.imshow(Image, result_img)
cv2.imwrite(YourSavePath.png, result_img)
cv2.waitKey(0)如何将YOLOv11用于视频检测
步骤1安装必要的库
pip install opencv-python ultralytics步骤2和3导入库与模型
import cv2
from ultralytics import YOLOmodel YOLO(yolo11x.pt)步骤4创建Videowriter以保存视频的结果
# defining function for creating a writer (for mp4 videos)
def create_video_writer(video_cap, output_filename):# grab the width, height, and fps of the frames in the video stream.frame_width int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))frame_height int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))fps int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))# initialize the FourCC and a video writer objectfourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*MP4V)writer cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,(frame_width, frame_height))return writer步骤5使用YOLOv 11检测视频中的对象
output_filename YourFilename.mp4video_path rYourVideoPath.mp4
cap cv2.VideoCapture(video_path)
writer create_video_writer(cap, output_filename)
while True:success, img cap.read()if not success:breakresult_img, _ predict_and_detect(model, img, classes[], conf0.5)writer.write(result_img)cv2.imshow(Image, result_img)cv2.waitKey(1)
writer.release()完整代码
import cv2
from ultralytics import YOLOdef predict(chosen_model, img, classes[], conf0.5):if classes:results chosen_model.predict(img, classesclasses, confconf)else:results chosen_model.predict(img, confconf)return resultsdef predict_and_detect(chosen_model, img, classes[], conf0.5, rectangle_thickness2, text_thickness1):results predict(chosen_model, img, classes, confconf)for result in results:for box in result.boxes:cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),(int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)cv2.putText(img, f{result.names[int(box.cls[0])]},(int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)return img, results# defining function for creating a writer (for mp4 videos)
def create_video_writer(video_cap, output_filename):# grab the width, height, and fps of the frames in the video stream.frame_width int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))frame_height int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))fps int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))# initialize the FourCC and a video writer objectfourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*MP4V)writer cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,(frame_width, frame_height))return writermodel YOLO(yolo11x.pt)output_filename YourFilename.mp4video_path rYourVideoPath.mp4
cap cv2.VideoCapture(video_path)
writer create_video_writer(cap, output_filename)
while True:success, img cap.read()if not success:breakresult_img, _ predict_and_detect(model, img, classes[], conf0.5)writer.write(result_img)cv2.imshow(Image, result_img)cv2.waitKey(1)
writer.release()结论
在本教程中我们学习了如何使用YOLOv 11检测图像和视频中的对象。如果你觉得这段代码很有帮助感谢点赞关注 关注文末名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】发送【开源】可获取更多学习资源 好了这篇文章就介绍到这里喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注更多精彩内容持续更新~~ 关于本篇文章大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流
