基于 YOLOv8 的高级目标追踪系统项目详解_yolov8 model.track

目录

一、项目背景

二、项目目的

三、数据相关

四、框架使用

代码

 前端：

运行：

***安装lap报错解决***

4.1使用该框架时调整过哪些超参数，不同超参数对模型效果的影响

4.2 前端部分实现过程的详细介绍：

五、相关算法/框架介绍

1. YOLO（You Only Look Once）：

2. OpenCV：

3. Tkinter：

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一、项目背景

本项目旨在构建一个高级的 YOLOv8 目标追踪系统，可应用于目标检测领域。通过该系统，能够实时准确地追踪视频中的目标，为相关研究和应用提供有力支持，在计算机视觉和目标追踪领域，需要高效、准确的工具来实现对视频中目标的追踪。随着深度学习技术的发展，YOLO 模型系列因其出色的性能而受到广泛关注。

二、项目目的

该项目旨在创建一个具有图形用户界面（GUI）的高级 YOLOv8 目标追踪系统。通过这个系统，用户可以方便地选择视频文件，然后利用预训练的 YOLO 模型对视频中的目标进行追踪。系统提供了多种模型可供选择，以适应不同的应用场景和需求。用户可以在界面中进行一系列操作，如打开视频、查看追踪结果等。同时，系统还设置了状态显示区域和一些高级设置选项，如模型选择和追踪参数设置，让用户能够更灵活地配置和使用目标追踪功能，为用户提供直观、便捷、可定制化的目标追踪体验。

三、数据相关

数据来源主要是通过自己在网上下载视频。在数据预处理方面，进行了常规的格式转换和裁剪等操作。标注工具使用了专业的标注软件，标签格式符合 YOLOv8 的要求。

四、框架使用

我们主要使用了 tkinter 框架框架，选择 tkinter 的原因包括它的易用性、广泛的文档和社区支持，以及它是 Python 内置的，无需额外安装。在其他框架方面，可能尝试过如 PyQt 等，与其他框架相比，tkinter 的突出优点有：简单易学，对于小型和中型项目足够强大，并且与 Python 紧密集成。

tkinter 是 Python 自带的标准 GUI 库，它具有以下基础架构和用途：

• 基础架构：提供了各种图形界面元素如窗口、按钮、标签、列表框等的创建和管理方法。

• 用途：用于创建简单到复杂的图形用户界面，方便用户与程序进行交互

项目源码：CSDN

代码

import cv2
from ultralytics import YOLO
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from tkinter import ttk
from tkinter import messagebox
 
 
 
# 初始化模型为 None
model = None
 
# 定义打开视频文件的函数
def open_video():
    """
    打开视频文件的函数
    1. 使用 filedialog.askopenfilename() 打开文件选择对话框，获取用户选择的视频文件路径。
    2. 如果用户选择了视频文件，则尝试使用 cv2.VideoCapture 打开视频。
    3. 如果打开视频时发生异常，则显示详细的错误消息框。
    4. 否则，调用 track_video 函数进行视频追踪。
    """
    video_path = filedialog.askopenfilename()  # 获取用户选择的视频文件路径
    if video_path:
        try:
            cap = cv2.VideoCapture(video_path)  # 尝试打开视频
            track_video(cap)  # 调用追踪视频函数
        except Exception as e:
            messagebox.showerror("错误", f"打开视频时出错：{e}")  # 显示错误消息框
 
# 定义追踪视频的函数
def track_video(cap):
    """
    追踪视频的函数
    1. 当视频捕获对象 cap 打开时，进入循环。
    2. 在循环中，读取视频的下一帧。
    3. 如果读取帧时发生异常，则显示详细的错误消息框并退出循环。
    4. 如果读取到帧，则先进行图像预处理，如高斯模糊等。
    5. 使用 model.track 进行目标追踪，并获取追踪结果 results。
    6. 对追踪结果进行进一步筛选和处理，如根据目标大小、形状等特征进行筛选。
    7. 使用 results[0].plot() 绘制追踪结果。
    8. 在图像窗口中显示绘制后的追踪结果。
    9. 如果用户按下 'q' 键，则退出循环。
    10. 释放视频捕获对象 cap,并销毁所有窗口。
    """
    while cap.isOpened():  # 当视频捕获对象打开时
        try:
            ret, frame = cap.read()  # 读取下一帧
        except Exception as e:
            messagebox.showerror("错误", f"读取视频帧时出错：{e}")  # 显示读取帧错误消息框
            break
 
        if ret:
            # 图像预处理，例如高斯模糊
            blurred_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)
            if model:  # 确保有模型被选择
                try:
                    # 可以在这里添加更多针对追踪结果的筛选和处理逻辑
                    # 比如根据目标大小、形状等特征进行筛选
                    #...
 
                    results = model.track(blurred_frame, persist=True)  # 进行目标追踪
 
                    # 增加对追踪结果的筛选，只保留置信度较高的检测结果
                    filtered_results = [box for box in results[0].boxes if box.conf > 0.8]
                    annotated_frame = results[0].plot(filtered_results)  # 获取绘制后的追踪结果
 
                    cv2.imshow("YOLOv8 Tracking", annotated_frame)  # 显示追踪结果
                except Exception as ex:
                    messagebox.showerror("模型错误", f"模型应用时出错：{ex}")  # 显示模型应用错误消息框
            key = cv2.waitKey(1)  # 等待按键
            if key == ord('q'):  # 如果按下 'q' 键
                break
    cap.release()  # 释放视频捕获对象
    cv2.destroyAllWindows()  # 销毁所有窗口
 
def create_ui():
    root = tk.Tk()
    root.geometry("800x800")  # 设置更大的窗口尺寸
 
    # 创建顶部栏
    top_bar = ttk.Frame(root, relief=tk.RAISED, borderwidth=2)
    top_bar.pack(fill=tk.X)
 
    # 创建标题标签
    title_label = ttk.Label(top_bar, text="高级 YOLOv8 目标追踪系统", font=("Helvetica", 32, "bold"))
    title_label.pack(side=tk.LEFT, padx=50, pady=20)
 
    # 创建中间容器
    mid_container = ttk.PanedWindow(root, orient=tk.VERTICAL)
    mid_container.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
 
    # 上半部分框架
    upper_frame = ttk.Frame(mid_container)
    mid_container.add(upper_frame)
 
    # 创建说明标签
    instruction_label = ttk.Label(upper_frame, text="在此处精心选择要追踪的视频文件", font=("Helvetica", 20), wraplength=500)
    instruction_label.pack(pady=20)
 
    # 创建视频列表框
    video_listbox = tk.Listbox(upper_frame, height=5, width=40)
    video_listbox.pack(pady=15)
 
    # 创建打开视频文件的按钮
    open_button = ttk.Button(upper_frame, text="智能打开视频", command=open_video)
    open_button.pack(pady=25)
 
    # 下半部分框架
    lower_frame = ttk.Frame(mid_container)
    mid_container.add(lower_frame)
 
    # 创建状态区域
    status_area = ttk.Frame(lower_frame)
    status_area.pack(fill=tk.X)
 
    # 创建状态标签
    status_label = ttk.Label(status_area, text="当前状态：准备就绪，期待你的选择", font=("Helvetica", 18))
    status_label.pack(side=tk.LEFT, padx=30)
 
    # 创建进度条（示例，可根据需要使用）
    progress_bar = ttk.Progressbar(lower_frame, length=500)
    progress_bar.pack(pady=15)
 
    # 创建高级设置区域
    advanced_settings_frame = ttk.Frame(lower_frame)
    advanced_settings_frame.pack(fill=tk.X)
 
    # 创建模型选择下拉框
    model_combobox = ttk.Combobox(advanced_settings_frame, values=["yolov8n.pt", "yolov8n-cls.pt", "yolov8n-pose.pt", "yolov8n-seg.pt"])
    model_combobox.pack(side=tk.LEFT, padx=15)
 
    # 为模型选择下拉框添加事件处理
    model_combobox.bind("<<ComboboxSelected>>", lambda event: set_model(model_combobox.get()))
 
    # 创建追踪参数设置框
    tracking_params_frame = ttk.LabelFrame(advanced_settings_frame, text="追踪参数")
    tracking_params_frame.pack(side=tk.LEFT, padx=15)
 
    # 定义设置模型的函数
    def set_model(selected_model):
        """
        设置模型的函数
        1. 全局变量 model 存储当前选择的模型。
        2. 根据用户选择的模型，使用 YOLO 加载相应的模型。
        3. 如果加载模型时发生异常，则显示详细的错误消息框。
        4. 如果模型加载成功，则更新状态标签。
        """
        global model
        try:
            if selected_model == "yolov8n.pt":
                #yolov8n.pt是一个预训练的YOLOv8模型，它可以用于目标检测任务
                model = YOLO(selected_model)
            elif selected_model == "yolov8n-cls.pt":
                #yolov8n-cls.pt是一个预训练的图像分类模型，它可以用于对图像进行分类。
                model = YOLO(selected_model)
            elif selected_model == "yolov8n-pose.pt":
                #yolov8n-pose.pt是一个预训练的姿态检测模型，它可以用于检测图像或视频中的人体姿态
                model = YOLO(selected_model)
            elif selected_model == "yolov8n-seg.pt":
                #yolov8n-seg.pt是一个预训练的YOLOv8模型，用于对象分割任务
                model = YOLO(selected_model)
            status_label.config(text=f"当前模型：{selected_model}")
        except Exception as e:
            messagebox.showerror("模型设置错误", f"设置模型时出错：{e}")
 
    # 运行主事件循环
    root.mainloop()
 
create_ui()

 

 前端：

运行：

***安装lap报错解决***

原因是缺少C++的编译工具

 解决步骤：

1、下载BuildTools

下载地址：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/

2、安装选择C++

4.1使用该框架时调整过哪些超参数，不同超参数对模型效果的影响

代码中可能并未明确涉及对特定超参数的调整，因为这主要取决于所使用的模型（如 YOLO 模型）及其相关配置。不同的超参数如学习率、训练轮数等会对模型的性能产生显著影响，例如较高的学习率可能导致训练不稳定，而合适的训练轮数可以确保模型充分学习。

4.2 前端部分实现过程的详细介绍：

• 创建主窗口：使用 tk.Tk() 创建了一个主窗口 root，并设置了较大的尺寸。

• 顶部栏：创建了一个顶部栏框架 top_bar，在其中添加了标题标签 title_label，用于显示系统名称。

• 中间容器：创建了一个垂直方向的分窗格 mid_container，用于划分上下两个部分。

• 上半部分框架：

  • 说明标签 instruction_label：提示用户选择视频文件。

  • 视频列表框 video_listbox：可用于显示已选视频列表（这里可能未完全使用到）。

  • 打开视频文件按钮 open_button：点击触发打开视频文件的操作。

• 下半部分框架：

  • 状态区域：包含状态标签 status_label，用于显示当前状态。

  • 进度条：示例，可能用于后续显示某些进度（当前未实际使用）。

• 高级设置区域：

  • 模型选择下拉框 model_combobox：列出了一些模型选项，用户可选择。

  • 为下拉框添加了事件处理，当选择改变时调用 set_model 函数来设置模型。

  • 追踪参数设置框 tracking_params_frame：这里可能用于后续添加具体的追踪参数设置界面。

五、相关算法/框架介绍

1. YOLO（You Only Look Once）：

• 优点：检测速度快，能够实时处理；可以端到端训练。

• 缺点：对于小目标的检测效果相对较弱；定位精度可能不如一些两阶段算法。

• 适用情况：适用于对实时性要求较高的场景，如自动驾驶等。

2. OpenCV：

• 优点：功能强大，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能；广泛应用且有大量的文档和资源。

• 缺点：某些复杂算法可能需要较高的学习成本。

• 适用情况：各种图像处理和视觉任务，包括图像读取、处理、分析等。

3. Tkinter：

• 优点：简单易用，适合构建简单的图形用户界面；Python 内置，无需额外安装。

• 缺点：界面美观和交互性相对有限。

• 适用情况：小型应用程序的界面开发，对界面要求不高的场景。