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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

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7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】	12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】
13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
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19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】	20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】
21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】	22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】
23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】	24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】
25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】	26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】
27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】	28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】
29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】	30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】
31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】	32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】
33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】	34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】
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.【车辆检测追踪与流量计数系统】
49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】	50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】
51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】	52.【高压输电线绝缘子缺陷智能检测系统】

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------》

简介

继 YOLOv8 和 YOLOv9 之后，YOLOv10也相继推出。这一突破性的迭代有望在目标检测领域实现重大飞跃。让我们深入研究细节，了解 YOLOv10 如何赋能计算机视觉的未来。

YOLOv10 擅长精确定位和识别图像和视频中的物体。这种能力构成了众多应用的支柱，包括自动驾驶汽车、先进的安全系统和强大的图像搜索引擎。然而，YOLOv10 在这些基础上引入了超越 YOLOv8 和 YOLOv9 的突破性创新。

YOLOv10 性能的关键创新：

• 无 NMS 训练：YOLOv10 通过采用一种称为一致双重分配的新技术，消除了训练期间对非最大抑制 （NMS） 的需求。这简化了推理过程，从而显著减少了延迟，使实时对象检测速度更快。
• 整体模型设计：YOLOv10 的架构师精心优化了模型的各个组件，将效率和准确性放在首位。这种整体方法包括轻量级分类头、独特的空间通道解耦下采样技术和秩引导块设计。其结果是一个在不牺牲计算效率的情况下实现卓越性能的模型。
• 增强的模型能力：YOLOv10 集成了大核卷积和部分自注意力模块等尖端功能。这些改进提高了模型的性能，而不会产生大量的计算成本。这种功耗和效率之间的平衡使 YOLOv10 成为适用于更广泛计算机视觉任务的多功能工具。

通过结合这些创新，YOLOv10 将自己定位为实时对象检测的强大引擎。它能够提供卓越的准确性和效率，为各种计算机视觉应用带来令人兴奋的可能性。请继续关注 YOLOv10 如何塑造这个充满活力的领域的未来！

使用 YOLOv10 处理图像和视频

步骤 1：安装必要的库

pip install opencv-python ultralytics

第 2 步：导入库

import cv2
from ultralytics import YOLO

第 3 步：选择模型尺寸

model = YOLO("yolov10x.pt")

可以比较不同的型号并权衡它们各自的优缺点。在这种情况下，我们选择了 yolov10x.pt。

第 4 步：编写一个函数来检测图像和视频中的对象

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

predict() 功能

此函数采用三个参数：

• chosen_model ：用于预测的训练模型
• img ：要进行预测的图像
• classes ：（可选）要将预测筛选到的类名列表
• conf ：（可选）要考虑的预测的最小置信度阈值

该函数首先检查是否提供了 classes 参数。如果是，则使用 classes 参数调用该 chosen_model.predict() 方法，该参数仅将预测筛选为这些类。否则，将调用该 chosen_model.predict() 方法时不带 classes 参数，该参数将返回所有预测。

该 conf 参数用于筛选出置信度分数低于指定阈值的预测。这对于消除误报很有用。

该函数返回预测结果列表，其中每个结果都包含以下信息：

• name ：预测类的名称
• conf ：预测的置信度分数
• box ：预测对象的边界框

predict_and_detect() 功能

此函数采用与 predict() 函数相同的参数，但除了预测结果外，它还返回带注释的图像。

该函数首先调用该 predict() 函数以获取预测结果。然后，它循环访问预测结果，并在每个预测对象周围绘制一个边界框。预测类的名称也写在边界框上方。

该函数返回一个包含带注释的图像和预测结果的元组。

以下是这两个函数之间差异的摘要：

• 该 predict() 函数仅返回预测结果，而该 predict_and_detect() 函数还返回带注释的图像。
• 该 predict_and_detect() 函数是 predict() 函数的包装器，这意味着它在内部调用函数 predict() 。

第 5 步：使用 YOLOv10 检测图像中的对象

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

如果要检测特定类（可在此处找到），只需在类列表中输入对象的 ID 号即可。

第 6 步：保存并绘制结果图像

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

第 7 步：使用 YOLOv10 检测视频中的对象

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

第 8 步：保存结果视频

# 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

只需使用上面的函数和代码即可

output_filename = "YourFilename"
writer = create_video_writer(cap, output_filename)video_path = r"YourVideoPath"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
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 YOLOv10 检测图像和视频中的对象。如果您觉得此代码有用，感谢点赞关注。

引用

YOLOv10论文：https://arxiv.org/abs/2402.13616
YOLOv10源码：https://github.com/WongKinYiu/yolov10

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好了，这篇文章就介绍到这里，感谢点赞关注，更多精彩内容持续更新中~

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