ByteTrack算法嵌入项目保姆式教程

前言：

我说的顺序布置可能有些地方不对，因为安装已经是前几天前的事情，这都是凭借我的记忆敲下去的，但我敢保证，安装过程中出的错误一般都可以在这篇文章中找到，你将踩的坑我基本上已经都踩过了，整个安装过程折腾了3个多小时，中间不是在报错就是在报错的路上，网上相似案例几乎没有，也没有相关博客来给一个保姆级别的教程，所以想到这我就开始写这篇文章了，文笔不是很好，还是希望对你有帮助！

所需工具

MiniConda Pycharm(vscode也行) python3.8 

正文：

Step1 建立虚拟环境

conda create -n bytetrack python=3.8

这个python版本最好选择3.8,不要选择3.9！！！，这个后面会讲

激活

conda activate bytetrack 

 克隆

git clone https://github.com/ifzhang/ByteTrack.git

 进入目录

cd ByteTrack

在安装requirements.txt依赖之前，需要先下载几个包，否则后续配置会报错

pip install cython cython-bbox cmake

 提前说了，后续安装还会报错protobuf版本太高，针对这个报错，应该降低protobuf版本

pip uninstall protobuf

pip install protobuf==1.20.3

 安装依赖，这一步比较漫长

pip install -r requirements.txt

安装onnx，会报错 onnxruntime 的问题，这个需要我们手动从官网安装 onnxruntime对应版本

查询requirements.txt，可知所需onnx-runtime版本1.8.0，从中pypi选择适合你系统的版本。

这里还是要插一句，就是python3.9版本运行到这一步就会报错git仓库错误和找不到cmake模块的问题（即使你已经安装了cmake），这个可以认为是python3.9与某些模块不兼容，3.8，3.7是没问题的。

onnx-runtime PyPI 1.8.0https://pypi.org/project/onnxruntime/1.8.0/#files

如果你是x86 win系统，python3.8选择这个就是了 ，下载后把包放在项目目录，安装到虚拟环境中即可。

pip install onnxruntime-1.20.1-cp312-cp312-win_amd64.whl

 接下来，我们要运行setup.py，把yolox包解析出来

在执行setup.py之前，还请你进去setup.py

如下图所示，在对应位置加入

encoding="utf-8"

python setup.py develop

 进行到这一步，离成功也不远了

这时你的项目目录大概长这样

已经部署好了吗？

可以告诉你还没有！！！

这是因为你的numpy虽然安装了，但安装的版本过高，而高版本的np.float,np.object已经弃用。

这里你可能会说把numpy卸载了，下载一个低版本的不就行了，我也试过，但这里又有一个问题，就是torch包却必须用到高版本的numpy!

那这该怎么办呢！

只能修改byteTrack源代码了

 这里小编当时安装时未截图，就不能结合图片展示如何修改，只能告诉你个大概，我说实话，只需把4个地方的np.float,np.object的np.删去即可。

具体是在2个还是在3个python文件里，这个文件怎么找呢，你直接运行一遍setup.py,它会报错，在报错信息中就会提示np.的前缀问题，你按住ctrl，单击出问题的python文件链接，按住ctrl+F,去搜寻np.float,np.object删去前缀即可，主要其它的np.前缀的变量不需要删去！！

执行到这里，运行setup.py，就能跑成功了

来看看效果

pip install opencv,ultralytics

 模型文件选择你自己的路径

如果没有angparse包，可以pip一个

import cv2
import numpy as np
import torch
from ultralytics import YOLO
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from yolox.tracker.byte_tracker import BYTETracker  # ByteTrack 跟踪器
import argparse



model = YOLO("yolo11n.pt")


args = argparse.Namespace(
    track_thresh=0.5,
    track_buffer=30,
    match_thresh=0.8,
    mot20=False
)


tracker = BYTETracker(args, frame_rate=30)


def get_available_cameras(max_cameras=10):
    """获取可用摄像头列表"""
    available_cameras = []
    for i in range(max_cameras):
        cap = cv2.VideoCapture(i)
        if cap.isOpened():
            available_cameras.append(f"Camera {i}")
            cap.release()
    return available_cameras


def start_detection(camera_index):
    """启动实时检测和跟踪"""
    camera_index = int(camera_index.split()[-1])
    cap = cv2.VideoCapture(camera_index)

    if not cap.isOpened():
        print(f"无法打开摄像头 {camera_index}")
        return

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("无法读取画面")
            break


        results = model(frame)


        detections = []
        cls_list = []
        for result in results:
            boxes = result.boxes
            for box in boxes:
                x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
                conf = float(box.conf[0])
                cls = int(box.cls[0])
                detections.append([x1, y1, x2, y2, conf])
                cls_list.append(cls)


        if detections:
            detections = np.array(detections)
        else:
            detections = np.empty((0, 5))


        detections_tensor = torch.from_numpy(detections).float()


        tracked_objects = tracker.update(detections_tensor, (frame.shape[0], frame.shape[1]), (frame.shape[0], frame.shape[1]))


        for i, obj in enumerate(tracked_objects):

            tlbr = obj.tlbr
            track_id = obj.track_id


            cls = cls_list[i] if i < len(cls_list) else -1

            x1, y1, x2, y2 = map(int, tlbr)
            label = f"ID: {track_id} {model.names[int(cls)]}"

            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

        # 显示画面
        cv2.imshow("YOLO + ByteTrack Real-Time Detection", frame)

        # 按下 'q' 键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    # 释放资源
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()



def create_gui():

    root = tk.Tk()
    root.title("摄像头选择")


    cameras = get_available_cameras()
    if not cameras:
        tk.messagebox.showerror("错误", "未检测到可用摄像头！")
        root.destroy()
        return

    # 创建下拉菜单
    selected_camera = tk.StringVar()
    selected_camera.set(cameras[0])  # 默认选择第一个摄像头
    camera_menu = ttk.Combobox(root, textvariable=selected_camera, values=cameras, state="readonly")
    camera_menu.pack(pady=20)


    def on_start():
        root.destroy()  # 关闭 GUI 窗口
        start_detection(selected_camera.get())

    start_button = tk.Button(root, text="开始检测", command=on_start)
    start_button.pack(pady=10)


    root.mainloop()



if __name__ == "__main__":
    create_gui()

效果：（拍摄于寝室）

 这里ID随着镜头晃动表现出良好稳定性，目标跟踪效果良好

完结，撒花！！！