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# 代码说明
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## 导入必要的库:
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python
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`import cv2
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from ultralytics import YOLO`
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### 导入 OpenCV 库用于图像处理和显示。
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### 导入 Ultralytics 的 YOLO 库用于目标检测。
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#### 定义边界线:
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python
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`def define_line(image):
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height, width = image.shape[:2]
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line_y = int(height * 0.5)
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return [(0, line_y), (width, line_y)]`
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### 这个函数用于定义视频中的一个边界线。这里定义的是视频中间位置的一条水平线。
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#### 检查是否越线:
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python
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`def check_crossing(bounding_box, line):
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y1, _ = bounding_box[0]
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y2, _ = bounding_box[1]
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_, ly = line[0]
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return y1 <= ly <= y2 or y2 <= ly <= y1`
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### 这个函数用于检查目标的边界框（bounding box）是否跨越了指定的边界线。如果边界框的任意一部分在边界线上方或下方，则认为该目标越线。
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#### 加载模型:
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python
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`1model = YOLO('yolov8n.pt')`
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加载预训练的 YOLOv8 模型。在这个例子中使用的是 yolov8n.pt，这是一个轻量级的模型。
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#### 读取视频:
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python
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`video_path = 'path/to/video.mp4'`
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`cap = cv2.VideoCapture(video_path)`
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打开一个视频文件，准备逐帧读取。
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#### 主循环:
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python
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深色版本
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`while cap.isOpened():
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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break`
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这个循环会一直读取视频直到视频结束。
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#### 目标检测:
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python
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`results = model(frame)[0]`
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使用 YOLO 模型对每一帧进行目标检测，并获取结果。
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#### 定义边界线:
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python
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`line = define_line(frame)`
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对当前帧定义边界线。
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#### 画出边界线:
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python
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`1cv2.line(frame, line[0], line[1], (0, 255, 0), 2)`
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在视频帧上绘制绿色的边界线。
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#### 检测并标记越线目标:
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python
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`1for box in results.boxes.xyxy:
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x1, y1, x2, y2 = box.astype(int)`
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# 检查是否越线
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`if check_crossing(((x1, y1), (x2, y2)), line):`
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` color = (0, 0, 255) ` # 红色表示越线
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`else:
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color = (255, 0, 0) ` # 蓝色表示未越线
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# 画出边界框
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`` cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)``
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遍历检测到的目标，并根据是否越线改变边界框的颜色。
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#### 显示帧:
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python
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深色版本
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`cv2.imshow('Frame', frame)`
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显示带有边界框和边界线的视频帧。
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#### 退出条件:
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python
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`if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break`
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如果用户按下 'q' 键，则退出循环。
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#### 释放资源:
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python
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`cap.release()
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cv2.destroyAllWindows()`
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释放视频捕获对象，并销毁所有窗口
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