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该项目链接【目标检测】保姆级别教程从零开始实现基于Yolov8的一次性筷子实时计数从数据集构建到模型训练与部署手把手教学-CSDN博客 项目模型【免费】基于yolov8的竹签计数的模型文件资源-CSDN文库 import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载模型
model YOLO(modelrD:\yolov8\runs\detect\train\weights\best.pt)# 摄像头编号
camera_no 1# 打开摄像头
cap cv2.VideoCapture(camera_no)while cap.isOpened():# 获取图像res, frame cap.read()# 如果读取成功if res:# 正向推理results model(frame)# 绘制结果annotated_frame results[0].plot()# 获取检测到的物体的数量num_objects len(results[0].boxes) if results and results[0].boxes else 0print(f竹签个数: {num_objects})# 在图像左上角显示物体数量cv2.putText(annotated_frame, fNumber: {num_objects}, (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)# 显示图像cv2.imshow(winnameYOLOV8, matannotated_frame)# 按ESC退出if cv2.waitKey(1) 27:breakelse:break# 释放链接
cap.release()
# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
