河流垃圾检测Y8M，只需要OPENCV

：“河流垃圾检测Y8M，只需要OPENCV” 在标题中提到的“河流垃圾检测Y8M”是一个特定的计算机视觉项目，旨在利用技术手段监测并识别河流中的垃圾，以支持环境保护和水资源管理。这里的“Y8M”可能是项目代号或者版本标识，暗示着使用了YOLO（You Only Look Once）系列的第八个版本——YOLOv8，进行目标检测。 ：“河流垃圾检测Y8M，只需要OPENCV，采用YOLOV8训练，得到了模型，然后转换成ONNX，DNN调用” 描述中提到了几个关键技术和步骤： 1. **YOLOV8**：YOLO是一种实时目标检测系统，其最新版本YOLOv8在前几版的基础上进行了优化，可能包括更快的运行速度、更高的检测精度或更少的计算资源需求。它能在一个单一的神经网络中同时预测边界框和类别概率，使得垃圾检测变得高效且准确。 2. **OpenCV**：这是一个开源的计算机视觉库，包含了丰富的图像处理和机器学习功能。在本项目中，OpenCV被用来实现YOLOv8模型的加载和执行，以及可能的数据预处理和后处理工作。 3. **ONNX**：ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型交换格式，可以跨框架运行。将YOLOv8模型转换为ONNX格式，意味着模型可以在不同平台和环境中无缝迁移，增加了模型的兼容性和可移植性。 4. **DNN模块**：OpenCV中的Deep Neural Network模块，允许用户加载和执行预先训练好的深度学习模型。在这个项目中，DNN模块被用来加载ONNX格式的YOLOv8模型，并进行实时的垃圾检测任务。 这个项目的核心是利用YOLOv8模型进行目标检测，该模型通过OpenCV的DNN模块进行调用。开发者使用数据集对YOLOv8进行训练，使其能够识别垃圾。训练完成后，模型被转换为ONNX格式，这有助于模型在不同环境下的部署。在实际应用中，OpenCV的DNN模块加载ONNX模型，实现实时的河流垃圾检测。 ：“opencv” 标签“opencv”表明该项目主要依赖OpenCV库，这不仅用于模型的执行，还可能涉及图像输入、预处理、显示结果等其他视觉处理任务。 在压缩包“Release”中，可能包含的是项目发布的相关文件，如训练好的YOLOv8模型（可能为.onnx格式）、示例代码、测试图像或说明文档等。用户可以通过这些文件了解项目的具体实现细节，甚至在自己的设备上运行和测试模型。