はじめに

今回、試したのは画像認識AIの中でも、物体を認識できるYOLOv8を試してみました。
今回は、基礎編と題して、githubのページに記載の、インストールから基本的な操作についてご紹介します。

環境

Windows10
Python3.11.8
GPU:NVIDIA Geforce RTX3060
VSCode

使用ライブラリー

pytorch 2.2.1+cu118
ultralytics 8.1.25
opencv-python 4.9.0.80

#YOLOv8のインストール:
githubの以下のページに記載の流れでインストールします。
前提条件としてはPython3.8以上でPyTorchは1.8以上が必要です。
PyTorchをインストールした後、以下のpipコマンドでYOLOv8をインストールします。

pip install ultralytics

YouTubeでの解説：

上記のインストール方法から、サンプルプログラムの実行までをYoutubeで詳しく解説していますので、ぜひ、ご覧ください。

サンプルソース

以下のサイトではPythonでYOLOv8を使うサンプルプログラムが掲載されています。

YouTubeで紹介している１つ目の処理のプログラムソースです。

whisper0.py

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2

model = YOLO("yolov8s.pt")

# # from PIL
im1 = Image.open("sample1.jpg")
results = model.predict(source=im1, save=True)  # save plotted images

動画処理プログラム

Yotubeで紹介している、動画の物体認識プログラムです。
sampleというフォルダ内に、動画ファイルを保存して実行します。

whisper_excel.py

from ultralytics import YOLO
from PIL import Image
import cv2

model = YOLO("yolov8x.pt")

results = model.predict(source="sample", show=True,save=True) # Display preds. Accepts all YOLO predict arguments

最後に：

今回は、物体認識のYOLOv8のインストールと、基本的な使い方を紹介しました。
今後、プログラムで各種認識結果を受け取る方法も、ご紹介したいと思います。