我们可以直接使用检测组YOLOv8的环境,如果你不想知道检测组干了些啥,你可以用下面的命令安装所需的依赖库:
pip install -r requirements.txt
我使用的python版本为3.9.18,版本不符合可能会造成不可预料的问题。
当前的复现步骤:
我们拿到的数据文件夹长这样:
172.16.1.155:.
│ 106.mp4
│ coords.txt
│ exp2024-08-05_21-44-34.mp4
│ track_yolov8_20240803_120356.avi
│
└─saved_points
world_coords_000.txt
world_coords_001.txt
world_coords_002.txt
world_coords_003.txt
...
对于每一个视频,需要更改相应的车辆投影后的点坐标文件以及车位的坐标文件。具体来说,我么们需要在parse_args()函数中更改:
1、车辆投影后的点坐标文件,但是不需要到saved_points。
parser.add_argument('--data_file', type=str, default=r'G:\jieshun\project_data\8_5test\point - 副本\172.16.1.155') # saved_points上一级
2、车位的坐标文件,就是上面的coords.txt
parser.add_argument('--coords', type=str, default=r"G:\jieshun\project_data\8_5test\point - 副本\172.16.1.155\coords.txt", help='车位坐标文件')
3、车道坐标:如下所示,18和0是不需要改的,-2.8580322011818176表示车道左边界,3.9289563490177057表示车道右边界,这两个需要根据coords.txt里面的内容填写
parser.add_argument('--lane', nargs='+', type=float, default=[-2.8580322011818176, 18, 3.9289563490177057, 0],
help='Define lane boundary as '
'x_min y_min x_max y_max')
4、运行,log文件夹里面有log,video_out文件夹里面有输出视频。
你可以在下面的链接中得到我们更多的demo使用的数据,更改相应的路径即可。
数据链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1tSKmXOk_jpk7Gvc8n4N8Ag 提取码:qjck