# ФАЙЛ "YOLO.PY"

Данный код использует модель YOLOv8n для обнаружения объектов в видеопотоке и передает данные о них (bounding box, уверенность, классы) на сервер в формате JSON. В случае ошибки соединение с сервером закрывается корректно.

## ИМПОРТ БИБЛИОТЕК

```python
import sys
import socket
import json
from ultralytics import YOLO
```

* `sys`: Импортируется для работы с аргументами командной строки.
* `socket`: Импортируется для создания и управления сетевыми соединениями.
* `json`: Импортируется для работы с данными в формате JSON.
* `YOLO` из `ultralytics`: Импортируется для использования модели YOLOv8n.

## ИНИЦИАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ YOLOv8n

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

Загружается предварительно обученная модель YOLOv8n из файла `yolov8n.pt`.

## ПОДКЛЮЧЕНИЕ К СЕРВЕРУ

```python
if len(sys.argv) > 1:
    port_data = sys.argv[-1]
    port_data = port_data.split(',')
    ports = port_data[0].split(':')
    rtsp_url = port_data[1]
    socks = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    socks.connect((ports[0], int(ports[1])))
else:
    print("данных нет")
    exit()
```

Проверяется, есть ли аргументы командной строки. Если аргументы есть, извлекаются данные порта и RTSP URL из последнего аргумента. Создается сокет и подключается к серверу по указанному IP-адресу и порту. Если аргументов нет, выводится сообщение "данных нет" и программа завершается.

## ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ КОДА

```python
try:
    results = model(rtsp_url, stream=True, verbose=False)
    for result in results:
        boxes = result.boxes.xyxy.tolist()
        conf = result.boxes.conf.tolist()
        YOLO_cls = result.boxes.cls.tolist()

        data = {
            'boxes': boxes,
            'conf': conf,
            'class': YOLO_cls
        }
        if boxes == [] and conf == [] and YOLO_cls == []:
            data = None

        json_data = json.dumps(data)
        socks.sendall(json_data.encode('utf-8'))

except Exception as e:
    print(f"Произошла ошибка: {e}")

finally:
    socks.close()

```

В блоке `try`:

* Запускается обработка видеопотока с использованием модели YOLO.
* Для каждого кадра извлекаются данные о bounding box (`boxes`), уверенности (`conf`) и классах (`cls`).
* Данные упаковываются в словарь `data`.
* Если данные отсутствуют (`boxes`, `conf`, `cls` пусты), словарь `data` устанавливается в `None`.
* Данные конвертируются в JSON-строку и отправляются на сервер.

В блоке `except`:

* Если возникает ошибка, она выводится в консоль.

В блоке `finally`:

* Сокет закрывается после завершения работы или при возникновении ошибки.

Процесс подготовки кода:

1. Создайте файл и назовите yolo.py

<figure><img src="/files/9GuBdyJQ5E6sSacfTNfF" alt=""><figcaption><p>Файл "yolo.py" в иерархии</p></figcaption></figure>

2. Поэтапно скопируйте код в файл

<figure><img src="/files/jTRslTxmPQN8IrkgY32u" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/h2XwA38o8uyKRXg0CYna" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

3. Установка библиотек: в данном случае не предустановлена библиотека ultralytics. Если она у вас не скачана, следуйте этим шагам:
   1. Откройте терминал VS Code (Terminal -> New Termial или комбинацией Ctrl + Shift + \`)
   2. В терминале поочередно введите и запустите следующие команды: pip install ultralytics


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://dh-organization.gitbook.io/droneshub-rover-kontakt/iskusstvennyi-intellekt/neironnaya-set-i-mashinnoe-zrenie./opisanie-programmy-neironnoi-seti/fail-yolo.py.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.