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《博主简介》

小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。
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《------往期经典推荐------》

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35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】	36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】
37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】	38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】
39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】	40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】
41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】	42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】
43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】	44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】
45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】	46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】
47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】	48.【基于深度学习的车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【基于深度学习的行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【基于深度学习的危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【基于深度学习的高密度人脸智能检测与统计系统】
53.【基于深度学习的CT扫描图像肾结石智能检测系统】	54.【基于深度学习的水果智能检测系统】
55.【基于深度学习的水果质量好坏智能检测系统】	56.【基于深度学习的蔬菜目标检测与识别系统】
57.【基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统】	58.【基于深度学习的太阳能电池板检测与分析系统】
59.【基于深度学习的工业螺栓螺母检测】	60.【基于深度学习的金属焊缝缺陷检测系统】
61.【基于深度学习的链条缺陷检测与识别系统】	62.【基于深度学习的交通信号灯检测识别】
63.【基于深度学习的草莓成熟度检测与识别系统】	64.【基于深度学习的水下海生物检测识别系统】
65.【基于深度学习的道路交通事故检测识别系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
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------》

如何使用YOLOv11进行目标检测

介绍

继YOLOv 8、YOLOv 9和YOLOv10之后，最近刚发布了最新的YOLOv11！这一新的迭代不仅建立在其版本的优势之上，而且还引入了几个突破性的增强功能，为目标检测和计算机视觉设定了新的基准。

与以前的版本一样，YOLOv 11擅长检测、分类和定位图像和视频中的对象。然而，它更进一步，通过整合显著的增强功能，提高了跨多个用例的性能和适应性。让我们来看看使YOLOv 11在该系列中脱颖而出的关键增强功能。

YOLOv11关键创新

1. 增强的特征提取：
   YOLOv11使用改进的主干和颈部架构，显著提高了特征提取能力。这导致更准确的物体检测和更轻松地处理复杂视觉任务的能力。
2. 针对效率和速度进行了优化：
   凭借精致的架构设计和优化的训练管道，YOLOv11在保持高精度的同时提供更快的处理速度。这种平衡确保了YOLOv11是实时和大规模应用的理想选择。
3. 更高的精度，更少的参数：
   YOLOv11m是YOLOv11的一个中等大小的变体，在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP），同时使用的参数比YOLOv8m少22%。这种改进使其在不影响性能的情况下提高了计算效率。
4. 跨环境的适应性：
   无论是部署在边缘设备、云平台还是由NVIDIA GPU驱动的系统上，YOLOv11都能为各种部署场景提供最大的灵活性。
5. 广泛的支持任务：
   YOLOv 11将其功能扩展到传统的对象检测之外，以支持实例分割，图像分类，姿态估计和面向对象检测（OBB）。这种多功能性使其成为应对各种计算机视觉挑战的强大工具。

这些增强功能的集成使YOLOv 11成为尖端计算机视觉应用的强大引擎。请继续关注，我们将探索YOLOv 11如何突破这个动态领域的可能界限！

如何将YOLOv 11用于图像检测

步骤1：安装必要的库

pip install opencv-python ultralytics

步骤2：导入库

import cv2
from ultralytics import YOLO

步骤3：选择模型型号

model = YOLO("yolo11x.pt")

在这个网站上，您可以比较不同的模型，并权衡各自的优点和缺点。在这种情况下，我们选择yolov11x.pt。

步骤4：编写一个函数来预测和检测图像中的对象

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 resultsdef 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

步骤5：使用YOLOv11检测图像中的对象

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

步骤6：保存并绘制结果图像

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

完整代码：

from ultralytics import YOLO
import cv2def 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 resultsdef 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, resultsmodel = YOLO("yolo11x.pt")# read the image
image = cv2.imread("YourImagePath.png")
result_img, _ = predict_and_detect(model, image, classes=[], conf=0.5)cv2.imshow("Image", result_img)
cv2.imwrite("YourSavePath.png", result_img)
cv2.waitKey(0)

如何将YOLOv11用于视频检测

步骤1：安装必要的库

pip install opencv-python ultralytics

步骤2和3：导入库与模型

import cv2
from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("yolo11x.pt")

步骤4：创建Videowriter以保存视频的结果

# defining function for creating a writer (for mp4 videos)
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))# initialize the FourCC and a video writer objectfourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')writer = cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,(frame_width, frame_height))return writer

步骤5：使用YOLOv 11检测视频中的对象

output_filename = "YourFilename.mp4"video_path = r"YourVideoPath.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
writer = create_video_writer(cap, output_filename)
while True:success, img = cap.read()if not success:breakresult_img, _ = predict_and_detect(model, img, classes=[], conf=0.5)writer.write(result_img)cv2.imshow("Image", result_img)cv2.waitKey(1)
writer.release()

完整代码

import cv2
from ultralytics import YOLOdef 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 resultsdef 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# defining function for creating a writer (for mp4 videos)
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))# initialize the FourCC and a video writer objectfourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MP4V')writer = cv2.VideoWriter(output_filename, fourcc, fps,(frame_width, frame_height))return writermodel = YOLO("yolo11x.pt")output_filename = "YourFilename.mp4"video_path = r"YourVideoPath.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
writer = create_video_writer(cap, output_filename)
while True:success, img = cap.read()if not success:breakresult_img, _ = predict_and_detect(model, img, classes=[], conf=0.5)writer.write(result_img)cv2.imshow("Image", result_img)cv2.waitKey(1)
writer.release()

结论

在本教程中，我们学习了如何使用YOLOv 11检测图像和视频中的对象。如果你觉得这段代码很有帮助，感谢点赞关注！

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