yolov8练习模子、测试视频

yolov8先练习天生best.pt文件，用这个天生的模子举行视频的测试
由于原来用的代码天生的测试视频打不开，格式应该是破坏了，大概部门帧没有正常生存吧。
修改了一下代码，近况可以正常打开天生的视频了。
1、练习代码train.py

2. import os
4. # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"  # 同样是选择第3块GPU
6. from ultralytics import YOLO
8. # Load a model
9. # model = YOLO("yolov8n.yaml")  # build a new model from YAML
10. # model = YOLO("yolov8n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)
12. # ffs = os.listdir("cfg1116/new_cfg")
13. # for ff in ffs:
14. model = YOLO(f"cfg1116/yolov8n.yaml")  # build from YAML and transfer weights
15. # Train the model
16. # results = model.train(data=r"/mnt/disk3/sunjiahui/CV-code/v8_all/data.yaml", epochs=5, imgsz=1280, workers=0, batch=2, device=[2])
17. results = model.train(
18.     data=r"/mnt/disk3/sunjiahui/CV-code/v8_all/data.yaml",
19.     epochs=500,
20.     imgsz=1280,
21.     workers=0,
22.     batch=2,
23.     device=[0],
24.     hsv_h=0.015,  # HSV色调变化
25.     hsv_s=0.7,    # HSV饱和度变化
26.     hsv_v=0.4,    # HSV亮度变化
27.     degrees=0.0,  # 旋转角度
28.     translate=0.1,  # 平移比例
29.     scale=0.5,    # 缩放比例
30.     shear=0.0,    # 剪切变换
31.     perspective=0.0,  # 透视变换
32.     flipud=0.0,   # 上下翻转概率
33.     fliplr=0.5,   # 左右翻转概率
34.     mosaic=1.0,   # Mosaic增强的概率
35.     mixup=0.0     # MixUp增强的概率
36. )
37. model.val(imgsz=[1280,1280])

复制代码

2、测试代码：视频

2. from ultralytics import YOLO
3. import cv2
4. import os
6. os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"  # 同样是选择第3块GPU
8. def process_video():
9.     # 初始化模型
10.     model = YOLO("runs/detect/train2/weights/best.pt")
11.    
12.     # 输入输出路径
13.     input_path = "/mnt/disk3/sunjiahui/CV-code/v8_all/XIONG_AN/shipin.mp4"
14.     output_path = "/mnt/disk3/sunjiahui/CV-code/v8_all/XIONG_AN/output_video15.mp4"
15.    
16.     # 尝试不同编解码器组合
17.     codec_options = ['mp4v', 'avc1', 'X264', 'MJPG']
18.     success = False
19.    
20.     for codec in codec_options:
21.         try:
22.             cap = cv2.VideoCapture(input_path)
23.             fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) or 30  # 处理fps为0的情况
24.             width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
25.             height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
26.             
27.             fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*codec)
28.             out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
29.             print(f"尝试使用编解码器 {codec}...")
30.             
31.             while cap.isOpened():
32.                 ret, frame = cap.read()
33.                 if not ret:
34.                     break
35.                
36.                 results = model.predict(frame, conf=0.15)
37.                 annotated_frame = results[0].plot()
38.                
39.                 # 确保帧格式正确
40.                 if annotated_frame.shape[:2] != (height, width):
41.                     annotated_frame = cv2.resize(annotated_frame, (width, height))
42.                
43.                 out.write(annotated_frame)
44.             
45.             success = True
46.             break
47.             
48.         except Exception as e:
49.             print(f"编解码器 {codec} 失败: {str(e)}")
50.             if os.path.exists(output_path):
51.                 os.remove(output_path)
52.             continue
53.             
54.         finally:
55.             cap.release()
56.             out.release()
57.    
58.     if success:
59.         print(f"视频生成成功！保存路径：{os.path.abspath(output_path)}")
60.         print("如果仍无法播放，请尝试以下方案：")
61.         print("1. 使用 VLC 播放器（兼容性最佳）")
62.         print("2. 执行命令：ffmpeg -i output_video.mp4 -c:v libx264 final.mp4")
63.     else:
64.         print("所有编解码器尝试失败，改用图像序列方案...")
65.         save_as_image_sequence(model, input_path)
67. def save_as_image_sequence(model, input_path):
68.     """备用方案：保存为图片序列"""
69.     output_dir = "video_frames"
70.     os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
71.    
72.     cap = cv2.VideoCapture(input_path)
73.     frame_count = 0
74.    
75.     while cap.isOpened():
76.         ret, frame = cap.read()
77.         if not ret:
78.             break
79.         
80.         results = model.predict(frame)
81.         annotated_frame = results[0].plot()
82.         
83.         cv2.imwrite(f"{output_dir}/frame_{frame_count:04d}.jpg", annotated_frame)
84.         frame_count += 1
85.    
86.     cap.release()
87.     print(f"图像序列已保存至 {output_dir}，可用以下命令合成视频：")
88.     print(f"ffmpeg -framerate 30 -i {output_dir}/frame_%04d.jpg -c:v libx264 output.mp4")
90. if __name__ == "__main__":
91.     process_video()

复制代码