实现基于YOLOv8的车辆跟踪与车速计算应用涉及以下几个步骤。这里我们假设你已经熟悉Python编程，并且已经安装了所需的库，如YOLOv8、OpenCV等。如果没有，可以先安装这些库：
pip install ultralytics opencv-python numpy opencv-contrib-python
步骤1：安装和配置YOLOv8
首先，安装YOLOv8库并下载预训练模型：
pip install ultralytics
步骤2：加载模型和配置环境
编写Python脚本来加载YOLOv8模型并配置摄像头或视频输入：
import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载YOLOv8预训练模型
model = YOLO('yolov8s.pt')# 打开摄像头或视频文件
cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头
# cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 使用视频文件while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 进行检测results = model(frame)# 处理检测结果for result in results:for box in result.boxes:x1, y1, x2, y2 = box.xyxy.cpu().numpy().astype(int)confidence = box.conf.cpu().numpy()class_id = int(box.cls.cpu().numpy())if class_id == 2: # 仅检测车辆（类别ID 2 代表车辆）cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'Vehicle: {confidence:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)# 显示结果cv2.imshow('Vehicle Detection', frame)# 按q键退出if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()
步骤3：车辆跟踪
为了实现车辆跟踪，可以使用OpenCV的跟踪器，例如KCF、CSRT、MOSSE等。这里使用CSRT跟踪器进行演示：
import cv2
from ultralytics import YOLO# 加载YOLOv8预训练模型
model = YOLO('yolov8s.pt')# 打开摄像头或视频文件
cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头
# cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') # 使用视频文件trackers = cv2.MultiTracker_create()while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 进行检测results = model(frame)# 初始化跟踪器for result in results:for box in result.boxes:x1, y1, x2, y2 = box.xyxy.cpu().numpy().astype(int)class_id = int(box.cls.cpu().numpy())if class_id == 2: # 仅检测车辆tracker = cv2.TrackerCSRT_create()trackers.add(tracker, frame, (x1, y1, x2 - x1, y2 - y1))# 更新跟踪器success,</
？)
