#YOLO 26 在Colab #Python上試做之1使用#opencvpython
[YOLO26在Colab Python上試做畫面分割、姿態檢測與隨機狗辨識]https://www.youtube.com/watch?v=I-MCyeY9BC0
[YOLO play list]https://www.youtube.com/watch?v=hLlSxMrsJWs&list=PLYRlUBnWnd5JHBlgeDypxg1kv5Z_Y4tcm
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主要介紹了 #YOLO26 的基本操作與實作，以下是為您整理的內容時戳：
00:00 - YOLOv26 課程簡介與版本說明 C++ opencv::dnn+yolov7實作影片物件偵測可參考https://www.youtube.com/watch?v=RkMOvPZWtto
00:27 - 實作環境介紹：使用 Google Colab 進行測試
01:26 - 設定執行環境 (建議先使用 CPU 跑模型)
01:41 - 安裝步驟：使用 pip install ultralytics 安裝必要套件
02:16 - 使用 CLI 命令列進行快速預測 (Predict) 與模型版本 (X 版) 說明
03:41 - 預測結果的儲存路徑說明
04:13 - 使用 OpenCV (CV2) 在 Colab 上顯示辨識結果
05:00 - 在 Python 程式碼中的用法教學
05:41 - 多物件辨識測試 (包含人、動物、水果、車輛等複雜場景)
07:07 - 解析辨識結果：列出物件數量、類別與信心值 (Confidence)
07:44 - 遍歷辨識結果 (Total: 89 個物件)
