[python]基于yolov10实现热力图可视化支持图像视频和摄像头检测
YOLOv10 Grad-CAM 可视化工具
本工具基于YOLOv10模型，结合Grad-CAM技术实现目标检测的可视化分析，支持图像、视频和实时摄像头处理。
功能特性
- 支持多种Grad-CAM方法
- 实时摄像头处理
- 视频文件处理
- 图像文件处理
环境要求
- Python 3.8+
- 需要电脑带有nvidia显卡，且有cuda环境支持
安装步骤
- 创建虚拟环境安装yolov10（推荐）
conda create -n yolov10 python=3.9
conda activate yolov10
pip install torch==2.1.1+cu118 torchvision==0.16.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
cd yolov10
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
- 克隆仓库
下载源码yolov10-gradcam
cd yolov10-gradcam
- 安装依赖
pip install -r requirements.txt
快速开始
1. 图像处理
from Yolov10Heatmap import *
model = Yolov10Heatmap(weight='yolov10n.pt')
result = model('test.jpg')
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey(0)
运行效果：
2. 视频处理
from Yolov10Heatmap import *
model = Yolov10Heatmap(weight='yolov10n.pt')
model.start_video('test.mp4')
运行效果：
3. 实时摄像头
from Yolov10Heatmap import *
model = Yolov10Heatmap(weight='yolov10n.pt')
model.start_camera(0) # 0表示默认摄像头
参数配置
更多参数调节需要读懂Yolov10Heatmap.py文件代码进行修改