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YOLOV5实时检测屏幕 - 小程不想写代码 - 博客园
最终代码注：此为笔记目的：保留模型加载和推理部分，完成实时屏幕检测实现思路： 1 写一个实时截取屏幕的函数 2 将截取的屏幕在窗口显示出来 3 用OpenCV绘制一个窗口用来显示截取的屏幕 4 在detect找出推理的代码，推理完成后得到中心点的xy
GitHub - lijingtian004 ScreenYOLO-Android: ScreenYOLO - Android screen . . .
ScreenYOLO - 手机屏幕实时物体检测这是什么？一个 Android App，可以实时捕捉你的手机屏幕，并用 YOLO 模型检测屏幕上的物体（人、手机、椅子、猫狗等 80 类），在屏幕上画出绿色检测框。
基于YOLOv8的屏幕抓取_yolov8 screen-CSDN博客
1、YOLOv8已经实现了屏幕实时捕捉的功能，该功能基于mss。 3、使用pyautogui的速度可能更快一点。 _yolov8 screen
使用 YOLOv11 在 Android 中实时目标检测 - 知乎
测试应用程序通过采用极简主义方法，我展示了如何将YOLOv11集成到原生Android应用程序中，同时优化性能并简化依赖项。删除 Flutter 和 OpenCV 可以实现更简洁、更轻量的解决方案，同时利用 JNI 进行预处理可显著提高推理效率。
YOLOv5在Android平台上的全屏实现与应用：从YOLOv3到 . . .
从YOLOv3到YOLOv5，算法在精度和速度上都得到了显著的提升。本文将详细介绍如何在Android平台上实现YOLOv5的全屏框检测，并通过与YOLOv3的对比，展示YOLOv5的优势和应用。
基于yolov5的手机屏幕缺陷检测系统，支持图像、视频和摄像 . . .
基于 YOLOv5 的手机屏幕缺陷检测系统是在 PyTorch 框架之下得以实现的。这是一个完备的项目，涵盖了诸多方面，其中包括代码部分，精心整理的数据集，训练完备的模型权重，详实的模型训练记录，直观友好的 UI 界面以及各类重要的模型指标（如准确率、精确率、召回率等等）。该系统的 UI 界面是通过 tkinter 设计并成功实现的。该项目可在windows、linux (ubuntu，centos)、mac系统下运行，可外接usb摄像头或直接用笔记本摄像头实现摄像实时检测。该项目是在pycharm和anaconda搭建的虚拟环境执行，pycharm和anaconda安装和配置可观看教程：
YOLOV5根据屏幕图像实时给出预测结果
因为目前需要匹配的就是当前计算机显示出的各类图像，于是在想做一个实时的检测屏幕图像并给出预测结果，就像之前文章中的根据摄像头实时给出预测一样。 (不过有个问题，记录在后面) 除了yolov5需要的pytorch环境外，还需要安装一个新的库：
yolov8取值和实时截屏检测代码 - 简书
image = cv2 resize(image, (1920, 1080), fx=100, fy=100) # 展示屏幕截图图片 cv2 imshow("show", image) cv2 waitKeyEx(1) # 定义了一个颜色列表 COLORS ，其中包含了一些颜色的BGR值，用于在图像上绘制不同类别的目标框。