云哲-吉吉2021
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基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测

基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测

项目描述

本项目是一个基于Tkinter和OpenCV的目标检测应用程序，实现了摄像头和视频文件的实时目标检测。通过YOLOv8模型进行目标检测，支持定位、分割和姿势三种模型类型，以及不同模型大小。

项目运行效果截图

基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测_第1张图片基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测_第2张图片

基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码+权重文件，实现摄像头和视频文件的实时目标检测采用YOLOv8模型进行目标检测_第3张图片

功能

  • 支持摄像头和视频文件的实时目标检测
  • 支持定位、分割和姿势三种模型类型
  • 支持不同模型大小
  • 支持在视频上显示边界框和遮罩
  • 支持暂停、播放和重新播放视频文件
  • 支持目标检测的开始/停止

依赖

  • Python 3
  • OpenCV
  • Tkinter
  • ultralytics YOLO

使用

  1. 克隆项目到本地
  2. 创建conda虚拟环境
  3. 安装依赖
  4. 运行项目 python obj_tkinterapp.py

注意

  • 要解压video_imgs.zip
  • 要自行下载yolov8的预训练权重文件
  • 确保摄像头可用且没有被其他应用程序占用
  • 确保视频文件格式正确且路径合法
  • 在选择模型类型和大小时，确保模型文件存在于项目目录的“weights”文件夹下
  • 上传Jupyter Notebook：XXX.ipynb

完整代码下载地址：基于Tkinter和OpenCV的目标检测程序源码

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    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
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