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README.md

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+# 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