تمويه الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 🚀

ما هو تمويه الأجسام؟

يتضمن تمويه الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 تطبيق تأثير تمويه على كائنات محددة تم الكشف عنها في صورة أو مقطع فيديو. يمكن تحقيق ذلك باستخدام قدرات نموذج YOLO26 لتحديد الكائنات ومعالجتها ضمن مشهد معين.

شاهد: طمس الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26

مزايا تمويه الكائنات

• حماية الخصوصية: يعتبر تمويه الكائنات أداة فعالة لحماية الخصوصية عن طريق إخفاء المعلومات الحساسة أو التي تحدد الهوية الشخصية في الصور أو مقاطع الفيديو.
• التركيز الانتقائي: يتيح YOLO26 الطمس الانتقائي، مما يمكّن المستخدمين من استهداف كائنات محددة، ويضمن التوازن بين الخصوصية والاحتفاظ بالمعلومات المرئية ذات الصلة.
• المعالجة في الوقت الفعلي: تتيح كفاءة YOLO26 طمس الكائنات في الوقت الفعلي، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات التي تتطلب تحسينات فورية للخصوصية في البيئات الديناميكية.
• الامتثال التنظيمي: يساعد المؤسسات على الامتثال لأنظمة حماية البيانات مثل GDPR عن طريق إخفاء هوية المعلومات التعريفية في المحتوى المرئي.
• الإشراف على المحتوى: مفيد لتعتيم المحتوى غير اللائق أو الحساس في المنصات الإعلامية مع الحفاظ على السياق العام.

# Blur the objects
yolo solutions blur show=True

# Pass a source video
yolo solutions blur source="path/to/video.mp4"

# Blur the specific classes
yolo solutions blur classes="[0, 5]"

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.VideoWriter("object_blurring_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize object blurrer
blurrer = solutions.ObjectBlurrer(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n.pt",  # model for object blurring, e.g., yolo26m.pt
    # line_width=2,  # width of bounding box.
    # classes=[0, 2],  # blur specific classes, e.g., person and car with the COCO pretrained model.
    # blur_ratio=0.5,  # adjust percentage of blur intensity, value in range 0.1 - 1.0
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()

    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break

    results = blurrer(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

ObjectBlurrer الوسائط

إليك جدول مع ObjectBlurrer arguments:

في ObjectBlurrer يدعم الحل أيضًا مجموعة من track arguments:

علاوة على ذلك، يمكن استخدام وسائط التصور التالية:

تطبيقات عملية في أرض الواقع

حماية الخصوصية في المراقبة

كاميرات المراقبة وأنظمة المراقبة يمكنها استخدام YOLO26 لطمس الوجوه أو لوحات الترخيص أو غيرها من المعلومات التعريفية تلقائيًا مع الاستمرار في التقاط الأنشطة المهمة. يساعد هذا في الحفاظ على الأمن مع احترام حقوق الخصوصية في الأماكن العامة.

إخفاء هوية بيانات الرعاية الصحية

في التصوير الطبي، غالبًا ما تظهر معلومات المرضى في الفحوصات أو الصور. يمكن لـ YOLO26 اكتشاف هذه المعلومات وطمسها للامتثال للوائح مثل HIPAA عند مشاركة البيانات الطبية لأغراض البحث أو التعليم.

تنقيح المستندات

عند مشاركة المستندات التي تحتوي على معلومات حساسة، يمكن لـ YOLO26 اكتشاف وطمس عناصر محددة تلقائيًا مثل التوقيعات أو أرقام الحسابات أو التفاصيل الشخصية، مما يبسط عملية التنقيح مع الحفاظ على سلامة المستند.

وسائل الإعلام وإنشاء المحتوى

يمكن لمنشئي المحتوى استخدام YOLO26 لطمس شعارات العلامات التجارية أو المواد المحمية بحقوق الطبع والنشر أو المحتوى غير المناسب في مقاطع الفيديو والصور، مما يساعد على تجنب المشكلات القانونية مع الحفاظ على الجودة العامة للمحتوى.

الأسئلة الشائعة

ما هو تمويه الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26؟

يتضمن طمس الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 اكتشاف وتطبيق تأثير طمس تلقائيًا على كائنات محددة في الصور أو مقاطع الفيديو. تعزز هذه التقنية الخصوصية عن طريق إخفاء المعلومات الحساسة مع الاحتفاظ بالبيانات المرئية ذات الصلة. تجعله قدرات معالجة YOLO26 في الوقت الفعلي مناسبًا للتطبيقات التي تتطلب حماية فورية للخصوصية وتعديلات التركيز الانتقائي.

كيف يمكنني تطبيق تمويه الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام YOLO26؟

لتطبيق طمس الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام YOLO26، اتبع مثال python المقدم. يتضمن ذلك استخدام YOLO26 لـ اكتشاف الكائنات وOpenCV لتطبيق تأثير الطمس. إليك نسخة مبسطة:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("object_blurring_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init ObjectBlurrer
blurrer = solutions.ObjectBlurrer(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n.pt",  # model="yolo26n-obb.pt" for object blurring using YOLO26 OBB model.
    blur_ratio=0.5,  # set blur percentage, e.g., 0.7 for 70% blur on detected objects
    # line_width=2,  # width of bounding box.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes, e.g., person and car with the COCO pretrained model.
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break
    results = blurrer(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

ما هي فوائد استخدام Ultralytics YOLO26 لتمويه الكائنات؟

يقدم Ultralytics YOLO26 العديد من المزايا لطمس الكائنات:

• حماية الخصوصية: إخفاء المعلومات الحساسة أو التي يمكن التعرف عليها بشكل فعال.
• تركيز انتقائي: استهداف عناصر معينة للتغبيش، مع الحفاظ على المحتوى المرئي الأساسي.
• معالجة في الوقت الفعلي: تنفيذ تغبيش العناصر بكفاءة في البيئات الديناميكية، وهو مناسب لتحسين الخصوصية الفورية.
• كثافة قابلة للتخصيص: اضبط نسبة التمويه لتحقيق التوازن بين احتياجات الخصوصية والسياق المرئي.
• التمويه الخاص بالفئة: قم بتمويه أنواع معينة فقط من الكائنات بشكل انتقائي مع ترك الأنواع الأخرى مرئية.

لمزيد من التطبيقات التفصيلية، تحقق من مزايا قسم تغبيش العناصر.

هل يمكنني استخدام Ultralytics YOLO26 لتمويه الوجوه في مقطع فيديو لأسباب تتعلق بالخصوصية؟

نعم، يمكن تهيئة Ultralytics YOLO26 لاكتشاف وطمس الوجوه في مقاطع الفيديو لحماية الخصوصية. من خلال تدريب نموذج أو استخدام نموذج مدرب مسبقًا للتعرف على الوجوه تحديدًا، يمكن معالجة نتائج الاكتشاف باستخدام OpenCV لتطبيق تأثير الطمس. ارجع إلى دليلنا حول اكتشاف الكائنات باستخدام YOLO26 وقم بتعديل الكود لاستهداف اكتشاف الوجوه.

كيف يقارن YOLO26 بنماذج الكشف عن الكائنات الأخرى مثل Faster R-CNN لتمويه الكائنات؟

يتفوق Ultralytics YOLO26 عادةً على نماذج مثل Faster R-CNN من حيث السرعة، مما يجعله أكثر ملاءمة للتطبيقات في الوقت الفعلي. بينما تقدم كلا النموذجين اكتشافًا دقيقًا، تم تحسين بنية YOLO26 للاستدلال السريع، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل طمس الكائنات في الوقت الفعلي. تعرف على المزيد حول الاختلافات التقنية ومقاييس الأداء في وثائق YOLO26 الخاصة بنا.

📅 تم الإنشاء قبل 2 أعوام ✏️ تم التحديث قبل 13 أيام

تعليقات