https://github.com/KdaiP/yolov8-deepsort-tracking

opencv+yolov8+deepsort行人检测与跟踪,以及可选的WebUI界面（基于gradio）
https://github.com/KdaiP/yolov8-deepsort-tracking

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opencv+yolov8+deepsort行人检测与跟踪,以及可选的WebUI界面（基于gradio）

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/KdaiP/yolov8-deepsort-tracking
• Owner: KdaiP
• Created: 2023-05-28T09:22:51.000Z (about 1 year ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-03-05T06:49:07.000Z (4 months ago)
• Last Synced: 2024-03-05T07:58:53.913Z (4 months ago)
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 51.9 MB
• Stars: 16
• Watchers: 1
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• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

        


 yolov8-deepsort-tracking 


[![Hugging Face Spaces](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/KdaiP/yolov8-deepsort-tracking)



![示例图片](./demo.png)

opencv+yolov8+deepsort的行人检测与跟踪。当然，也可以识别车辆等其他类别。

# 更新历史

2024/3/5：YoloV9模型已添加至WebUI。

2024/2/11更新：清理代码，完善注释。WebUI新增识别目标选择、进度条显示、终止推理、示例等功能。

2023/10/17更新：简化代码，删除不必要的依赖。解决webui上传视频不会清空tracker ID的问题。

2023/7/4更新：加入了一个基于Gradio的WebUI界面

## 安装

环境：Python>=3.8

本项目需要pytorch，建议手动在[pytorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/)根据自己的平台和CUDA环境安装对应的版本。

pytorch的详细安装教程可以参照[Conda Quickstart Guide for Ultralytics](https://docs.ultralytics.com/guides/conda-quickstart/)

安装完pytorch后，需要通过以下命令来安装其他依赖：

```shell

$ pip install -r requirements.txt

```

如果需要使用GUI，需要通过以下命令安装tqdm进度条和Gradio库：

```shell

$ pip install tqdm gradio

```

## 配置(非WebUI)

在main.py中修改以下代码，将输入视频路径换成你要处理的视频的路径：

```python

input_path = "test.mp4"

```

模型默认使用Ultralytics官方的YOLOv8n模型：

```python

model = YOLO("yolov8n.pt")

```

其他支持的模型可以参照[ultralytics官方支持的模型列表](https://docs.ultralytics.com/models/)

例如，如果想要使用YOLOv9模型：

```python

model = YOLO("yolov9c.pt")

```

第一次使用时，会自动从官网下载模型。如果网速过慢，可以在[ultralytics的官方文档](https://docs.ultralytics.com/tasks/detect/)下载模型，然后将模型文件拷贝到程序所在目录下。

## 运行(非WebUI)

运行main.py

推理完成后，终端会显示输出视频所在的路径。

## WebUI界面的配置和运行

demo: [Huggingface demo](https://huggingface.co/spaces/KdaiP/yolov8-deepsort-tracking)

运行app.py，如果控制台出现以下消息代表成功运行：

```shell

Running on local URL:  http://127.0.0.1:6006

To create a public link, set `share=True` in `launch()`

```

浏览器打开该URL即可使用WebUI界面

![WebUI](./webui.png)