YOLOv8 video

import time
import cv2
from ultralytics import YOLO
from google.colab.patches import cv2_imshow

# YOLOv8 모델 로드
model = YOLO('/content/best.pt')    # 경로 넣기

# 영상 파일 경로
video_path = '/content/predictions_video.mp4'

output_path = '%s_output_2.mp4' % video_path.split('.')[0]

# 영상 파일 열기
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 원본 영상의 프레임 속도 가져오기
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
frame_time = 5.0 / fps  # 초 단위로 변환
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# VideoWriter 객체 생성
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))

while cap.isOpened():
    start_time = time.time()

    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 객체 감지
    results = model(frame)

    # 감지 결과 그리기
    for result in results:
        annotated_frame = result.plot()

    # 결과 프레임을 파일에 저장
    out.write(annotated_frame)

    # 결과 표시
    cv2_imshow(annotated_frame)

    # 프레임 간 실제 지연 시간 계산
    elapsed_time = time.time() - start_time
    delay = max(int((frame_time - elapsed_time) * 1000), 1)

    if cv2.waitKey(delay) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()