我们可以直接使用检测组YOLOv8的环境，如果你不想知道检测组干了些啥，你可以用下面的命令安装所需的依赖库：
pip install -r requirements.txt我使用的python版本为3.9.18，版本不符合可能会造成不可预料的问题。
当前的复现步骤：
我们拿到的数据文件夹长这样：
172.16.1.155:.
│ 106.mp4
│ coords.txt
│ exp2024-08-05_21-44-34.mp4
│ track_yolov8_20240803_120356.avi
│
└─saved_points
world_coords_000.txt
world_coords_001.txt
world_coords_002.txt
world_coords_003.txt
...
对于每一个视频，需要更改相应的车辆投影后的点坐标文件以及车位的坐标文件。具体来说，我么们需要在parse_args()函数中更改：
1、车辆投影后的点坐标文件，但是不需要到saved_points。
parser.add_argument('--data_file', type=str, default=r'G:\jieshun\project_data\8_5test\point - 副本\172.16.1.155') # saved_points上一级2、车位的坐标文件，就是上面的coords.txt
parser.add_argument('--coords', type=str, default=r"G:\jieshun\project_data\8_5test\point - 副本\172.16.1.155\coords.txt", help='车位坐标文件')3、车道坐标：如下所示，18和0是不需要改的，-2.8580322011818176表示车道左边界，3.9289563490177057表示车道右边界，这两个需要根据coords.txt里面的内容填写
parser.add_argument('--lane', nargs='+', type=float, default=[-2.8580322011818176, 18, 3.9289563490177057, 0],
help='Define lane boundary as '
'x_min y_min x_max y_max')4、运行，log文件夹里面有log，video_out文件夹里面有输出视频。
你可以在下面的链接中得到我们更多的demo使用的数据，更改相应的路径即可。
数据链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1tSKmXOk_jpk7Gvc8n4N8Ag 提取码：qjck
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