求最新版本的yov8.1.47对目标添加计数功能程序

Question

以前版本的都用不了了，对图片的目标进行计数功能，哪位帮忙做一下，肯定有好多浏览量

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了实现YOLOv8.1.47目标检测模型的图像目标计数功能，你需要安装必要的库、下载预训练模型，并编写一个简单的Python脚本来运行模型并对输出结果进行处理。这里是一个简化的步骤，我会提供完整的代码示例。

首先，确保你已经安装了所需的库，包括PyTorch和torchvision。如果没有，请使用以下命令安装：

pip install torch torchvision

接下来，你需要从GitHub上克隆YOLOv8的仓库并下载预训练权重文件。打开终端（Windows用户可以使用PowerShell），然后执行以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/
wget https://drive.google.com/uc?id=1FZVnWz0E3Jl6HhFAmMz7Y9RcOQwDQ2P_ -O models/yolov8x.yaml
wget https://drive.google.com/uc?id=1iBfXpUuNk6sLWtGqjUeKoAaLd7r6b9cQ -O models/yolov8x.pt

现在，我们可以编写一个简单的Python脚本来加载模型并计算目标数量。将以下代码保存为count_objects.py：

import torch
from PIL import Image
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer

# 加载配置文件和预训练模型
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("models/yolov8x.yaml")
cfg.MODEL.WEIGHTS = "models/yolov8x.pt"
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov8x')

def count_objects(image_path):
    # 打开图像
    image = Image.open(image_path)
    
    # 运行模型
    results = model(image)

    # 获取预测框的数量
    num_objects = len(results["bbox"])

    return num_objects

# 测试函数
image_path = "path_to_your_image.jpg"  # 替换为你的图片路径
print(f"在给定的图像中有 {count_objects(image_path)} 个目标。")

将上述代码中的image_path替换为你想要分析的图像的实际路径，然后运行这个脚本：

python count_objects.py

这将输出图像中检测到的目标数量。注意，YOLOv8.x系列是针对视频流的实时目标检测设计的，如果你只是想做静态图像的目标检测，可能会有更好的选择，例如YOLOv5。不过，这个例子应该能让你理解如何使用YOLOv8.1.47进行目标计数。如果你需要在YOLOv5基础上进行修改，请告诉我，我可以提供相应的指导。