?這里我是用我本地訓(xùn)練的基于yolov8環(huán)境的竹簽計數(shù)模型，在打開攝像頭窗口增加了實時計數(shù)顯示的代碼，可以直接運(yùn)行，大家可以根據(jù)此代碼進(jìn)行修改，其底層原理時將檢測出來的目標(biāo)的個數(shù)顯示了出來。

該項目鏈接：【目標(biāo)檢測】保姆級別教程從零開始實現(xiàn)基于Yolov8的一次性筷子實時計數(shù)，從數(shù)據(jù)集構(gòu)建到模型訓(xùn)練與部署，手把手教學(xué)-CSDN博客

?項目模型：【免費(fèi)】基于yolov8的竹簽計數(shù)的模型文件資源-CSDN文庫

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import cv2
from ultralytics import YOLO# 加載模型
model = YOLO(model=r"D:\yolov8\runs\detect\train\weights\best.pt")# 攝像頭編號
camera_no = 1# 打開攝像頭
cap = cv2.VideoCapture(camera_no)while cap.isOpened():# 獲取圖像res, frame = cap.read()# 如果讀取成功if res:# 正向推理results = model(frame)# 繪制結(jié)果annotated_frame = results[0].plot()# 獲取檢測到的物體的數(shù)量num_objects = len(results[0].boxes) if results and results[0].boxes else 0print(f"竹簽個數(shù): {num_objects}")# 在圖像左上角顯示物體數(shù)量cv2.putText(annotated_frame, f"Number: {num_objects}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)# 顯示圖像cv2.imshow(winname="YOLOV8", mat=annotated_frame)# 按ESC退出if cv2.waitKey(1) == 27:breakelse:break# 釋放鏈接
cap.release()
# 銷毀所有窗口
cv2.destroyAllWindows()