Mac 电脑配置yolov8运行环境实现目标追踪、计数、画出轨迹、多线程

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文章目录

• • 📙 Mac 电脑 配置 yolov8 环境
  • 📙 代码运行
  • • • 推理测试
      • 模型训练 - 转 onnx
      • 视频-目标检测
      • 调用 Mac 电脑摄像头
      • PersistingTracksLoop 持续目标跟踪
      • Plotting Tracks 画轨迹
      • Multithreaded Tracking - 多线程运行示例
      • 📙 YOLO 系列实战博文汇总如下
      • • • 🟦 YOLO 理论讲解学习篇
          • 🟧 Yolov5 系列
          • 🟨 YOLOX 系列
          • 🟦 Yolov3 系列
          • 🟨 YOLOX 系列
          • 🟦 持续补充更新
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            📙 Mac 电脑 配置 yolov8 环境

            • YOLO 推理测试、小数据集训练，基础版 Mac 即可满足
            • 博主这里代码运行的 Mac 版本为 M1 Pro

              conda 环境搭建步骤如下

              conda create -n yolopy39 python=3.9
              conda activate yolopy39
              pip3 install torch torchvision torchaudio
              # ultralytics 对 opencv-python 的版本需求如下
              pip3 install opencv-python>=4.6.0
              # 因此我选择安装的版本如下
              pip3 install opencv-python==4.6.0.66
              cd Desktop
              mkdir moli
              cd moli
              git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
              pip install -e .
              pwd             
              /Users/moli/Desktop/moli/ultralytics
              

              📙 代码运行

              代码运行主要参考如下两个官方教程

              • https://github.com/ultralytics/ultralytics
              • https://docs.ultralytics.com/modes/track/#persisting-tracks-loop

                推理测试

                yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

                yolo predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'
                # 输出如下
                Matplotlib is building the font cache; this may take a moment.
                Downloading https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.2.0/yolov8n.pt to 'yolov8n.pt'...
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