使用 Ultralytics 的 YOLO 模型对视频进行逐帧目标检测非常简单，以下是完整的实现方法：
我们的输入视频是这样的

这里是天津市和平区天津大学附近，感兴趣的小伙伴来天津玩哈！！

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1. 安装依赖

确保已安装最新版 ultralytics 和 opencv-python：

pip install ultralytics opencv-python

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2. 基础代码实现

以下代码将读取输入视频，逐帧检测并保存结果视频：

from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载YOLO模型（可选模型：yolov8n.pt, yolov8s.pt, yolov8m.pt等）
model = YOLO('yolov8m.pt')  # 会自动下载预训练模型# 输入输出视频路径
input_video = 'input1.mp4'
output_video = 'output1.mp4'# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(input_video)# 获取视频属性（用于设置输出视频）
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))# 创建VideoWriter对象
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (width, height))# 逐帧处理
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 使用YOLO检测当前帧results = model(frame)# 在帧上绘制检测结果annotated_frame = results[0].plot()  # 自动绘制边界框和标签# 写入输出视频out.write(annotated_frame)# 释放资源
cap.release()
out.release()
print(f"处理完成！结果已保存到 {output_video}")

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3. 关键功能扩展

(1) 只检测特定类别

results = model(frame, classes=[0, 14])  # 只检测人(class 0)和鸟(class 14)

(2) 调整置信度阈值

results = model(frame, conf=0.5)  # 只显示置信度≥50%的检测

(3) 保存检测数据（JSON/CSV）

for result in results:boxes = result.boxes  # 边界框信息for box in boxes:class_id = box.cls  # 类别IDconf = box.conf    # 置信度xyxy = box.xyxy    # 框坐标[x1,y1,x2,y2]print(f"Class: {class_id}, Confidence: {conf}, Box: {xyxy}")

(4) 处理摄像头实时流

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头

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4. 性能优化技巧

(1) 使用GPU加速

model = YOLO('yolov8n.pt').to('cuda')  # 如果有NVIDIA GPU

(2) 跳帧处理（提升速度）

frame_count = 0
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()frame_count += 1if frame_count % 3 != 0:  # 每3帧处理1次continue# 检测代码...

(3) 降低分辨率

small_frame = cv2.resize(frame, (640, 360))  # 缩小帧尺寸
results = model(small_frame)

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5. 完整案例：车辆检测并计数

from collections import defaultdictvehicle_classes = [2, 3, 5, 7]  # 汽车、摩托车、公交车、卡车
counter = defaultdict(int)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()results = model(frame, classes=vehicle_classes)for result in results:for box in result.boxes:class_id = int(box.cls)class_name = model.names[class_id]counter[class_name] += 1# 在帧上显示计数for i, (name, count) in enumerate(counter.items()):cv2.putText(frame, f"{name}: {count}", (10, 30*(i+1)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0,255,0), 2)out.write(frame)

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6. 常见问题解决

Q1: 视频输出无法播放

• 确保安装了正确的视频编码器（如fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'avc1')）
• 尝试输出为.avi格式

Q2: 检测速度慢

• 换用更小的模型（如yolov8n.pt→yolov8n-seg.pt）
• 启用半精度推理：

  model = YOLO('yolov8n.pt', half=True)  # FP16加速
  

Q3: 如何检测自定义对象？

1. 准备标注好的数据集（YOLO格式）
2. 训练自定义模型：

   model.train(data='custom.yaml', epochs=100)
   

检测结果如下

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YOLOv8 提供的不同模型（如 yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt）主要在 模型大小、计算量 和 检测精度 之间进行权衡。以下是它们的详细区别和适用场景：

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核心区别对比

模型代号	全称	参数量 (Parameters)	计算量 (FLOPs)	推理速度 (FPS) ⚡	精度 (mAP50-95) 🎯	适用场景
n	Nano	~3.2M	~8.7G	最高	较低	移动端/嵌入式设备、实时性要求高的场景
s	Small	~11.4M	~28.6G	高	中等	平衡速度和精度（最常用）
m	Medium	~26.3M	~78.9G	中等	较高	对精度有要求的中等算力设备
l	Large	~43.7M	~165.2G	较低	高	服务器/高性能GPU环境
x	XLarge	~68.2M	~257.8G	最低	最高	学术研究或极端精度需求

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性能直观对比

(1) 精度（mAP50-95）

yolov8n < yolov8s < yolov8m < yolov8l < yolov8x

• 示例：在COCO数据集上，yolov8x 比 yolov8n 的 mAP 高约 15-20%，但速度慢 5-10 倍。

(2) 推理速度（FPS）

yolov8n > yolov8s > yolov8m > yolov8l > yolov8x

• 实测数据（RTX 3090, 640x640输入）：
  • yolov8n: 300+ FPS
  • yolov8s: 150-200 FPS
  • yolov8x: 50-80 FPS

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如何选择模型？

选择依据：

1. 硬件能力：

   • 手机/树莓派 → 选 n 或 s
   • 中等GPU（如GTX 1660） → 选 s 或 m
   • 高端GPU（如RTX 4090） → 选 l 或 x

2. 应用场景：

   • 实时视频检测（如摄像头监控） → n/s
   • 高精度需求（如医学图像分析） → m/l
   • 学术论文对比实验 → x

3. 延迟 vs 精度：

   • 如果允许 100ms 延迟：m 是理想选择
   • 要求 <30ms 延迟：必须用 n 或 s

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模型文件大小对比

模型	文件大小（.pt格式）	备注
yolov8n	~6MB	适合资源严格受限的环境
yolov8s	~22MB	通用场景的性价比之选
yolov8m	~50MB	需要更高精度的移动端部署
yolov8l	~87MB	服务器端应用
yolov8x	~134MB	极少用于生产环境

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实际效果示例

场景：行人检测（COCO数据集）

模型	检测到的人数	误检数	漏检数
yolov8n	85	5	10
yolov8s	92	3	3
yolov8m	94	2	1

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进阶建议

• 量化压缩：对 n/s 模型使用 TensorRT 或 ONNX 量化，可进一步提升速度。
• 自定义训练：小模型（如 n）在数据量少时容易欠拟合，建议至少 10,000+ 标注数据再用 m/l。
• 任务类型：同一模型有不同任务版本（如 yolov8n-seg.pt 用于分割，比检测版略慢）。

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总结

• yolov8n.pt：极致轻量，适合边缘设备。
• yolov8s.pt：最佳平衡，推荐大多数项目首选。
• yolov8m.pt：需要精度但算力有限的场景。
• yolov8l/x.pt：除非有极端精度需求，否则谨慎选择。

根据你的硬件和需求，从 s 或 m 开始实验通常是最稳妥的选择！ 🚀