OpenCV4.x图像处理实例-YOLO v8检测与识别物体

YOLO v8 检测与识别物体

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本文将详细介绍通过OpenCV的DNN模块,使用YOLO V8模型进行对静态图像、视频流和摄像头进行物体检测与识别。

1、YOLO v8 介绍

YOLO v8 (You Only Look Once)由 Ultralytics 开发的一种先进的 (SOTA) 模型。它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上,并引入了新的功能和改进,以进一步提高性能和灵活性。 YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用,使其成为广泛的对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。 YOLO 是一种实时的一次性目标检测系统,旨在通过网络的单次前向传递执行目标检测,使其快速高效。 YOLOv8 是之前 YOLO 模型的改进版本,具有更高的准确性和更快的推理速度。YOLO V8与前面版本的性能比较如下:

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