可视化目标检测算法推理部署（三）YOLOv8模型视频推理_yolov8视频推理

在上一章节中博主利用Gradio完成了YOLOv8模型的图像推理，那么在本章节中将进行视频推理，其代码十分简单，只需要将原本的视频切分为一帧帧图像再去检测即可，代码如下：

def detectio_video(input_path):
    output_path="result.mp4"
    cap = cv2.VideoCapture(input_path)
    fps = int(cap.get(5))
    t = int(1000 / fps)
    videoWriter = None
    while True:
        _, img = cap.read()
        if img is None:
            break
        yolo_det(img)
        cv_dst = yolo_det.draw_detections(img)
        if videoWriter is None:
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
            videoWriter = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (cv_dst.shape[1], cv_dst.shape[0]))
        videoWriter.write(cv_dst)
    cap.release()
    videoWriter.release()
    return output_path
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至此，模型的视频推理过程便完成了，但我们在UI界面上却发现，上传的视频是没有画面的，同时，返回的视频虽然成果保存，但其在界面上却显示为NaN

其实，对于学习YOLO模型推理的过程而言，这已无伤大雅，但博主还有那么一点完美主义精神的，看看能否解决呢？
经过查询相关资料，发现这是由于OpenCV合成视频操作造成的，解决方式是使用moviepy，具体如何做呢？

Moviepy合成视频

我们先来看一个moviepy合成视频的案例，可以看到它其实是读取文件夹内所有图像，随后再统一写入

from moviepy.editor import ImageSequenceClip
import os

# 指定图像文件夹路径
image_folder = '/path/to/image/folder'
# 获取文件夹中的所有图像文件
image_files = [f for f in os.listdir(image_folder) if f.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg'))]
# 按文件名排序图像，确保它们按顺序排列
image_files.sort()
# 创建一个ImageSequenceClip对象，它将自动将图像序列转换为视频
clip = ImageSequenceClip(image_files, fps=30)
# 指定输出视频的文件名
output_video = '/path/to/output/video.mp4'
# 保存视频
clip.write_videofile(output_video, codec='libx264')
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将原本的Opencv合成视频进行改造：

def moviepy_video(input_path):
    from moviepy.editor import ImageSequenceClip
    output_path="result.mp4"
    cap = cv2.VideoCapture(input_path)
    fps = int(cap.get(5))
    t = int(1000 / fps)
    images=[]
    while True:
        _, img = cap.read()
        if img is None:
            break
        yolo_det(img)
        cv_dst = yolo_det.draw_detections(img)
        images.append(cv_dst)
    clip = ImageSequenceClip(images, fps=fps)
    clip.write_videofile(output_path, codec='libx264')
    clip.close()
    cap.release()
    return output_path
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可以看到，现在这个返回的视频可以展示了，但博主在实验时发现，其最终视频的处理时间要比OpenCV慢上许多，大家根据自己的需要选择即可。

至于视频上传时，点击播放只有声音没有画面的问题，博主搜索了一些资料但也没有找到解决方法，大家如果有解决方案希望能够不吝赐教。

图像推理改进

随后对模型的图像推理模块进行改进，添加了置信度与IOU的进度条，实现代码如下：

import YOLODet
import gradio as gr
import cv2
#from vis import demo_gradio
model = 'yolov8n.onnx'
base_conf,base_iou=0.5,0.3
def det_img(cv_src,conf_thres, iou_thres):
    yolo_det = YOLODet.YOLODet(model, conf_thres=conf_thres, iou_thres= iou_thres)
    yolo_det(cv_src)
    cv_dst = yolo_det.draw_detections(cv_src)
    return cv_dst
    
if __name__ == '__main__':
    img_input = gr.Image()
    img_output = gr.Image()
    video_input=gr.Video(sources="upload")
    app1 = gr.Interface(fn=det_img, inputs=[img_input,
                                            gr.Slider(maximum=1,minimum=0,value=base_conf),
                                            gr.Slider(maximum=1,minimum=0,value=base_iou)], outputs=img_output)
    app2 = gr.Interface(fn=moviepy_video, inputs=video_input, outputs="video")
    demo = gr.TabbedInterface(
        [app1, app2],
        tab_names=["图像目标检测", "视频目标检测"],
        title="目标检测"
    )

    demo.launch()
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实现界面如下：

完整代码已发布在Github:

Gradio+YOLO模型推理部署