[YOLO] YOLOv8 실시간 물체 탐지 실습

1. PyCharm 환경 만들기

먼저 pycharm에서 virutualenv 의 가상환경을 설정해준다. 아래 블로그를 참고하여 가상환경 설정을 해주었다. 

https://yuxlog.tistory.com/17

[python] pycharm을 이용한 가상환경(virtualenv) 생성 방법

 

2. 실습을 위한 필수 라이브러리를 설치한다. 

pip install ultralytics opencv-python numpy

 

참고로 다운받아야 되는 라이브러리가 많아서 시간이 생각보다 오래 걸릴 수 있다.

 

3. 실시간 탐지 코드를 작성한다. 

from ultralytics import YOLO
import cv2

model = YOLO("yolov8n.pt")

#웹캠 연결 (기본웹캠 0, 외장웹캠 1)
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    #YOLO 탐지 실행
    results = model(frame)
    result = results[0]

    #탐지 결과 화면에 표시
    for box in result.boxes:  # 최신 YOLO 버전
        x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])  # 바운딩 박스 좌표
        conf = box.conf[0].item()  # 신뢰도
        cls = int(box.cls[0].item())  # 클래스 ID

        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) #0,255,0 초록색 박스
        label = f"ID {cls} - {model.names[int(cls)]}: {conf:.2f}"
        cv2.putText(frame, label, (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("YOLOv8 Real-Time Object Detection", frame)

    #'q'키를 누르면 종료
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()