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OpenCV4.x圖像處理實例-YOLO v8檢測與識別物體

2年前作者：視覺&物聯(lián)智能分類：Toy博客閱讀(27)違法舉報

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YOLO v8 檢測與識別物體

本文將詳細介紹通過OpenCV的DNN模塊，使用YOLO V8模型進行對靜態(tài)圖像、視頻流和攝像頭進行物體檢測與識別。

1、YOLO v8 介紹

YOLO v8 （You Only Look Once）由 Ultralytics 開發(fā)的一種先進的 (SOTA) 模型。它建立在以前成功的 YOLO 版本的基礎(chǔ)上，并引入了新的功能和改進，以進一步提高性能和靈活性。 YOLOv8 旨在快速、準(zhǔn)確且易于使用，使其成為廣泛的對象檢測、圖像分割和圖像分類任務(wù)的絕佳選擇。 YOLO 是一種實時的一次性目標(biāo)檢測系統(tǒng)，旨在通過網(wǎng)絡(luò)的單次前向傳遞執(zhí)行目標(biāo)檢測，使其快速高效。 Y文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-479571.html

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