# 代码说明

## 导入必要的库:

python

`import cv2

from ultralytics import YOLO`

### 导入 OpenCV 库用于图像处理和显示。

### 导入 Ultralytics 的 YOLO 库用于目标检测。

#### 定义边界线:

python

`def define_line(image):

    height, width = image.shape[:2]

    line_y = int(height * 0.5)

    return [(0, line_y), (width, line_y)]`

### 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。

#### 检查是否越线:

python

`def check_crossing(bounding_box, line):

    y1, _ = bounding_box[0]

    y2, _ = bounding_box[1]

    _, ly = line[0]

    return y1 <= ly <= y2 or y2 <= ly <= y1`

### 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。

#### 加载模型:

python

`1model = YOLO('yolov8n.pt')`

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。

#### 读取视频:

python

`video_path = 'path/to/video.mp4'`

`cap = cv2.VideoCapture(video_path)`

打开一个视频文件，准备逐帧读取。

#### 主循环:

python

深色版本

`while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break`

这个循环会一直读取视频直到视频结束。

#### 目标检测:

python

`results = model(frame)[0]`

使用 YOLO 模型对每一帧进行目标检测，并获取结果。

#### 定义边界线:

python

`line = define_line(frame)`

对当前帧定义边界线。

#### 画出边界线:

python

`1cv2.line(frame, line[0], line[1], (0, 255, 0), 2)`

在视频帧上绘制绿色的边界线。

#### 检测并标记越线目标:

python

`1for box in results.boxes.xyxy:

    x1, y1, x2, y2 = box.astype(int)`
    
    # 检查是否越线

    `if check_crossing(((x1, y1), (x2, y2)), line):`

       ` color = (0, 0, 255) ` # 红色表示越线
   `else:
       color = (255, 0, 0) ` # 蓝色表示未越线
    
    # 画出边界框

 ``   cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)``

遍历检测到的目标，并根据是否越线改变边界框的颜色。

#### 显示帧:

python

深色版本

`cv2.imshow('Frame', frame)`

显示带有边界框和边界线的视频帧。

#### 退出条件:

python

`if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break`

如果用户按下 'q' 键，则退出循环。

#### 释放资源:

python

`cap.release()
cv2.destroyAllWindows()`

释放视频捕获对象，并销毁所有窗口