YOLOv12智能目标检测

基于 YOLOv12 与 Gradio 的实时摄像头目标检测技术解析

在计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究和应用的热点。从工业质检到安防监控，从智能交通到机器人导航，目标检测都发挥着关键作用。随着深度学习的发展，YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借其高效、准确的特点，成为目标检测的主流方案之一。本文将深入剖析一段基于 YOLOv12 模型和 Gradio 框架的实时摄像头目标检测代码，探索其实现原理与应用价值。

一、代码核心模块解析

1.1 库导入

import gradio as gr

import cv2

import numpy as np

from ultralytics import YOLO

代码首先导入了必要的库。gradio是一个用于快速构建和部署机器学习演示和 Web 应用程序的 Python 库，能够轻松创建交互式界面；cv2（OpenCV）是计算机视觉领域的经典库，用于图像和视频的处理，如读取摄像头帧、颜色空间转换等；numpy则是 Python 科学计算的基础库，提供了高效的数值计算和数组操作功能；ultralytics库下的YOLO类，是加载和使用 YOLOv12 模型的关键，通过它可以便捷地进行模型初始化和预测。

1.2 全局变量设置

model = None

current_config = {}

running = False # 控制检测状态的标志

定义了三个全局变量。model用于存储加载的 YOLOv12 模型实例，初始化为None；current_config用于记录当前模型的配置信息，包括模型 ID、推理尺寸和置信度阈值；running是一个布尔型变量，作为检测状态的控制标志，用于决定是否进行实时检测。

1.3 模型初始化函数

def initialize_model(model_id, image_size, conf_threshold):

global model, current_config

if model is None or current_config != (model_id, image_size, conf_threshold):

model = YOLO(model_id)

current_config = (model_id, image_size, conf_threshold)

initialize_model函数负责根据传入的模型 ID、推理尺寸和置信度阈值初始化 YOLOv12 模型。当model为None，或者当前配置与传入的配置不一致时，重新加载模型并更新配置信息。这样设计可以灵活地切换不同的模型和配置，而无需重复加载相同配置的模型，提高了程序的效率。

1.4 帧处理函数

def process_frame(frame):

global model

if model is None:

return frame