로보플로우로 함께하는 Car_DeepLearning 욜로~

 

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git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

pip install -r requirements.txt

pip install ultralytics

yolo detect train data=../datasets/data.yaml model=yolov8n.pt epochs=50 imgsz=640 name=debris_yolo8

yolo export model=runs/detect/debris_yolo8/weights/best.pt format=onnx

 

 

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파이썬 코딩

 

from ultralytics import YOLO
import cv2
#모델과 자료불러오기 
model_path=r"C:\MBCAI\datasets\runs\detect\debris_yolo8\weights\best.pt"
data_path=r"C:\data/test_yolo.mp4"

model=YOLO(model_path)
#웹캠 열기 
cap=cv2.VideoCapture(data_path)
while True:
    ret,frame=cap.read()
    if not ret:
        print("프레임을 읽을수 없다")
        break
    #YOLO 모델로 예측 
    results=model.predict(source=frame,show=False,conf=0.01)
    #예측 결과를 이미지에 표시 
    annotated_frame=results[0].plot()
    #결과 이미지   
    cv2.imshow("Debris_Test",annotated_frame)
    #q을 누르면 중지 
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF ==ord('q'):
        break;
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()