1. Assurez-vous d'avoir Anaconda ou Miniconda installé.
2. Créez un environnement virtuel avec Python 3.8.19 :

   conda create --name [nom_de_l'environnement] python=3.8

   Remplacez [nom_de_l'environnement] par le nom que vous souhaitez donner à votre environnement.

1. Activez l'environnement virtuel :

   conda activate [nom_de_l'environnement]

2. Installez les packages requis en utilisant le fichier requirements.txt :

   pip install -r requirements.txt

1. Téléchargez et convertissez le modèle pré-entraîné YOLOv4-tiny pour TensorFlow :

   python save_model.py --weights ./data/yolov4-tiny.weights --output ./checkpoints/yolov4-tiny-416 --model yolov4 --tiny

   • Le modèle sera sauvegardé dans le dossier checkpoints sous le nom yolov4-tiny-416.

1. Pour exécuter le suivi d'objets sur une vidéo :

   python object_tracker.py --weights ./checkpoints/yolov4-tiny-416 --model yolov4 --video ./data/video/test.mp4 --output ./outputs/tiny.avi --tiny

   • --weights : Chemin vers le modèle YOLOv4-tiny sauvegardé.
   • --model : Modèle à utiliser (yolov4).
   • --video : Chemin vers la vidéo d'entrée.
   • --output : Chemin où la vidéo traitée sera sauvegardée.
   • --tiny : Spécifie que vous utilisez la version YOLOv4-tiny.

2. Pour utiliser la webcam à la place d'une vidéo :

   python object_tracker.py --weights ./checkpoints/yolov4-tiny-416 --model yolov4 --video 0 --output ./outputs/tiny.avi --tiny

   • Remplacez le chemin de la vidéo d'entrée par 0 pour activer la webcam.

Note : Assurez-vous que toutes les commandes sont exécutées dans l'environnement virtuel activé.