yolo_v8_detector.py

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# Exemple TensorFlow Lite YOLO V8
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# Cet exemple exécute un modèle de détection de personnes YOLO V8.
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# REMARQUE : cet exemple nécessite une caméra OpenMV dotée d'un NPU, comme l'AE3 ou le N6, pour fonctionner en temps réel.

import csi
import time
import ml
from ml.postprocessing.ultralytics import YoloV8

# Initialiser le capteur.
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.VGA)

# Charger le modèle YOLO V8 depuis le système de fichiers ROM.
model = ml.Model("/rom/yolov8n_192.tflite", postprocess=YoloV8(threshold=0.4))
print(model)

# Paramètres de visualisation.
n = len(model.labels)
model_class_colors = [(int(255 * i // n), int(255 * (n - i - 1) // n), 255) for i in range(n)]

clock = time.clock()
while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()

    # boxes est une liste de listes par classe de tuples ((x, y, w, h), score)
    boxes = model.predict([img])

    # Dessiner des boîtes englobantes autour des objets détectés
    for i, class_detections in enumerate(boxes):
        rects = [r for r, score in class_detections]
        labels = [model.labels[i] for j in range(len(rects))]
        colors = [model_class_colors[i] for j in range(len(rects))]
        ml.utils.draw_predictions(img, rects, labels, colors, format=None)

    print(clock.fps(), "fps")