这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于opencv的YOLOV3对摄像头、视频的目标检测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
目录
1. 介绍
2. 代码实现
2.1 处理单帧函数
2.2 非极大值抑制文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-628210.html
2.3 绘制边界框文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-628210.html
到了这里，关于基于opencv的YOLOV3对摄像头、视频的目标检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
全流程 教程，从数据采集到模型使用到最终展示。若有任何疑问和建议欢迎评论区讨论。 先放上最终实现效果 检测效果 由上图我们可以看到，使用YOLOV5完成了吸烟的目标识别检测，可以达到mAP可达85.38%。通过对吸烟的自动检测可以方便商场、医院、疗养院等公共场合进行禁
全流程 教程，从数据采集到模型使用到最终展示。若有任何疑问和建议欢迎评论区讨论。 先放上最终实现效果 图片检测效果 视频检测效果 针对住宅、加油站、公路、森林等火灾高发场景，可以自动检测监控区域内的烟雾和火灾，帮助相关人员及时应对，最大程度降低人员
全流程 教程，从数据采集到模型使用到最终展示。若有任何疑问和建议欢迎评论区讨论。 先放上最终实现效果 检测效果 智能零售柜商品识别,当顾客将自己选购的商品放置在制定区域的时候，能精准地识别每一个商品，从而能够返回完整地购物清单及计算顾客应付的实际商
全流程 教程，从数据采集到模型使用到最终展示。 支持图片检测、视频检测、摄像头实时检测，还支持视频的暂停、结束等功能。若有任何疑问和建议欢迎评论区讨论。 先放上最终UI实现效果 图片检测效果图 视频检测效果图 摄像头实时检测效果图 我已经处理了一份数据形
这篇博客将在单摄像头目标检测的基础上，实现单网络多线程的实时目标检测。 在detect.py同级目录下新建streams.txt文件，每个视频流源单独成行： 本地摄像头填0 USB摄像头填1,2,3… IP摄像头要根据摄像头类型，按下面格式填写（我将在之后的博客中讲解实现） 0是电脑自带摄像
我将在上一节的基础上，一步一步展示如何实现单摄像头实时目标检测，其中包括我在配置过程中遇到的报错和解决方法。 将\\\'--source\\\'的默认值改为0 这里的\\\'0\\\'是指系统默认的第一个摄像头，通常是电脑自带的摄像头，所以一定要记得把摄像头打开再运行代码（有些电脑会有摄
关键代码语句： ① VideoCapture cam(0); ② cam.read(img); ③ imshow(\\\"cam\\\", img); 关键代码： ①VideoWriter vw ②vw.open()： fourcc指定编码格式（常见编码方式）、 fps指定帧率、 Size指定大小 ③vw.write() 注：在Windows上执行上述代码可能会报以下错误： 解决方法：在输出的网址下载对应版本的库
文章介绍 本文是篇基于yolov5模型的一个工程，主要是利用c++将yolov5模型进行调用并测试，从而实现目标检测任务 任务过程中主要重点有两个，第一 版本问题，第二配置问题 一，所需软件及版本 训练部分 pytorch==1.13.0 opencv==3.4.1 其他的直接pip即可 c++部署
本专栏代码总库地址 https://github.com/xiawei20161308104/xv_opencv_tutorials 本节代码路径 xv_opencv_tutorials/VideoRelated/get_started_with_videos.py xv_opencv_tutorials/VideoRelated/get_and_set_video.py xv_opencv_tutorials/VideoRelated/save_video.py 参考官网 https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html 从设备，可以是摄像
目录 1、VideoCapture类 2、视频属性get() 3、视屏文件保存
