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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。
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# 更新历史
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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。
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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。
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2023/7/4更新：加入了一个基于Gradio的WebUI界面
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## 安装
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环境：Python>=3.8
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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。
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pytorch的详细安装教程可以参照[Conda Quickstart Guide for Ultralytics](https://docs.ultralytics.com/guides/conda-quickstart/)
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安装完pytorch后，需要通过以下命令来安装其他依赖：
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```shell
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$ pip install -r requirements.txt
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```
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如果需要使用GUI，需要通过以下命令安装tqdm进度条和Gradio库：
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```shell
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$ pip install tqdm gradio
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```
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## 配置(非WebUI)
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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：
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```python
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input_path = "test.mp4"
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```
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模型默认使用Ultralytics官方的YOLOv8n模型：
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```python
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model = YOLO("yolov8n.pt")
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```
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第一次使用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。
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## 运行(非WebUI)
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运行main.py
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推理完成后，终端会显示输出视频所在的路径。
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## WebUI界面的配置和运行
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demo: [Huggingface demo](https://huggingface.co/spaces/KdaiP/yolov8-deepsort-tracking)
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运行app.py，如果控制台出现以下消息代表成功运行：
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```shell
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Running on local URL: http://127.0.0.1:6006
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To create a public link, set `share=True` in `launch()`
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```
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浏览器打开该URL即可使用WebUI界面
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license: mit
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title: yolov8-deepsort-tracking
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sdk: gradio
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emoji: ⚡
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colorFrom: blue
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pinned: false
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