【YOLOv9教程】如何使用YOLOv9进行图像与视频检测

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】
五、YOLOv8改进专栏【链接】，持续更新中~~
六、YOLO性能对比专栏【链接】，持续更新中~

《------正文------》

介绍

在之前的博客文章中，我们介绍了如何使用 YOLOv8 进行对象检测。这篇文章则主要介绍如何使用YOLOv9进行图像与视频检测。

YOLOv9 与其前身一样，专注于识别和精确定位图像和视频中的对象。自动驾驶汽车、安全系统和高级图像搜索等应用在很大程度上依赖于此功能。YOLOv9 引入了比 YOLOv8 更令人印象深刻的创新点。

使用 YOLOv9 处理图像和视频

步骤 1：安装必要的库

pip install opencv-python ultralytics

第 2 步：导入库

import cv2
from ultralytics import YOLO

第 3 步：选择模型型号尺寸

model = YOLO("yolov9c.pt")

这里，我们选择了 yolov9c.pt。大家可以选择不同的模型尺寸进行检测，并比较不同的型号并权衡它们各自的优缺点。

第 4 步：编写一个函数来预测和检测图像和视频中的对象

def predict(chosen_model, img, classes=[], conf=0.5):
    if classes:
        results = chosen_model.predict(img, classes=classes, conf=conf)
    else:
        results = chosen_model.predict(img, conf=conf)

    return results

def predict_and_detect(chosen_model, img, classes=[], conf=0.5, rectangle_thickness=2, text_thickness=1):
    results = predict(chosen_model, img, classes, conf=conf)
    for result in results:
        for box in result.boxes:
            cv2.rectangle(img, (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1])),
                          (int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3])), (255, 0, 0), rectangle_thickness)
            cv2.putText(img, f"{result.names[int(box.cls[0])]}",
                        (int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]) - 10),
                        cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 1, (255, 0, 0), text_thickness)
    return img, results

predict() 功能

此函数采用三个参数：

chosen_model ：用于预测的训练模型
img ：要进行预测的图像
classes ：（可选）要将预测筛选到的类名列表
conf ：（可选）要考虑的预测的最小置信度阈值

该函数首先检查是否提供了 classes 参数。如果是，则使用 classes 参数调用该chosen_model.predict() 方法，该参数仅将预测筛选为这些类。否则，将调用该 chosen_model.predict() 方法时不带 classes 参数，该参数将返回所有预测。

该 conf 参数用于筛选出置信度分数低于指定阈值的预测。这对于消除误报很有用。

该函数返回预测结果列表，其中每个结果都包含以下信息：

name ：预测类的名称
conf ：预测的置信度分数
box ：预测对象的边界框

predict_and_detect() 功能

此函数采用与 predict() 函数相同的参数，但除了预测结果外，它还返回带注释的图像。

该函数首先调用该 predict() 函数以获取预测结果。然后，它循环访问预测结果，并在每个预测对象周围绘制一个边界框。预测类的名称也写在边界框上方。

该函数返回一个包含带注释的图像和预测结果的元组。

以下是这两个函数之间差异的摘要：

该 predict() 函数仅返回预测结果，而该 predict_and_detect() 函数还返回带注释的图像。
该 predict_and_detect() 函数是 predict() 函数的包装器，这意味着它在内部调用函数 predict() 。

第 5 步：使用 YOLOv9 检测图像

# read the image
image = cv2.imread("YourImagePath")
result_img, _ = predict_and_detect(model, image, classes=[], conf=0.5)

如果要检测特定类，只需在类列表classes中输入对象的 ID 号即可。

第 6 步：保存并绘制结果图像

cv2.imshow("Image", result_img)
cv2.imwrite("YourSavePath", result_img)
cv2.waitKey(0)

第 7 步：使用 YOLOv9 检测视频

video_path = r"YourVideoPath"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while True:
    success, img = cap.read()
    if not success:
        break
    result_img, _ = predict_and_detect(model, img, classes=[], conf=0.5)
    cv2.imshow("Image", result_img)
    
    cv2.waitKey(1)

第 8 步：保存结果视频

# 定义保存函数
def create_video_writer(video_cap, output_filename):
    # grab the width, height, and fps of the frames in the video stream.
    frame_width = int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
    frame_height = int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
    fps = int(video_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS))
    #初始化
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')
    writer = cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,
                             (frame_width, frame_height))
    return writer

只需使用上面的函数和代码即可

output_filename = "YourFilename"
writer = create_video_writer(cap, output_filename)

video_path = r"YourVideoPath"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while True:
    success, img = cap.read()
    if not success:
        break
    result_img, _ = predict_and_detect(model, img, classes=[], conf=0.5)
    writer.write(result_img)
    cv2.imshow("Image", result_img)
    
    cv2.waitKey(1)
writer.release()