قص الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26#
ما هو قص الكائنات؟#
يتضمن قص الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 عزل واستخراج كائنات محددة تم اكتشافها من صورة أو فيديو. يتم استخدام إمكانيات نموذج YOLO26 لتحديد الكائنات وتخطيطها بدقة، مما يتيح القص الدقيق لمزيد من التحليل أو المعالجة.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
مزايا قص الكائنات#
- تحليل مركّز: يسهل YOLO26 قص الكائنات المستهدفة، مما يسمح بفحص أو معالجة متعمقة للعناصر الفردية داخل المشهد.
- تقليل حجم البيانات: من خلال استخراج الكائنات ذات الصلة فقط، يساعد قص الكائنات في تقليل حجم البيانات، مما يجعله فعالاً للتخزين أو النقل أو المهام الحسابية اللاحقة.
- دقة محسنة: تضمن دقة اكتشاف الكائنات الخاصة بـ YOLO26 الحفاظ على العلاقات المكانية للكائنات المقصوصة، مما يحافظ على سلامة المعلومات المرئية من أجل تحليل مفصل.
المرئيات#
| أمتعة المطار |
|---|
 |
| قص حقائب السفر على سير الأمتعة في المطار باستخدام Ultralytics YOLO26 |
قص الكائنات باستخدام YOLO26#
مرر الفيديو الخاص بك إلى حل ObjectCropper وسيقوم باكتشاف الكائنات في كل إطار وحفظ كل عملية اكتشاف كصورة منفصلة. قم بتقييد القص على classes محدد، وارفع conf للاحتفاظ فقط بالاكتشافات الواثقة، واضبط crop_dir لتحديد مكان كتابة الملفات المقصوصة.
# Crop the objects
yolo solutions crop
# Pass a source video
yolo solutions crop source="path/to/video.mp4"
# Crop specific classes
yolo solutions crop classes="[0, 2]"وسائط ObjectCropper#
إليك جدول يحتوي على وسائط ObjectCropper:
| الوسيط | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
model | str | None | المسار إلى ملف نموذج Ultralytics YOLO. |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | اسم الدليل لتخزين الاكتشافات المقتطعة. |
علاوة على ذلك، تتوفر وسائط التصور التالية للاستخدام:
| الوسيط | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
show | bool | False | إذا كان True، يعرض الصور أو الفيديوهات المشروحة في نافذة. مفيد للحصول على ملاحظات مرئية فورية أثناء التطوير أو الاختبار. |
line_width | int or None | None | يحدد عرض خط صناديق الإحاطة. إذا كان None، يتم ضبط عرض الخط تلقائيًا بناءً على حجم الصورة. يوفر تخصيصًا مرئيًا للوضوح. |
الأسئلة الشائعة#
ما هو قص الكائنات في Ultralytics YOLO26 وكيف يعمل؟#
يتضمن قص الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 عزل واستخراج كائنات محددة من صورة أو فيديو بناءً على إمكانيات الاكتشاف الخاصة بـ YOLO26. تتيح هذه العملية إجراء تحليل مركز، وتقليل حجم البيانات، وتعزيز الدقة من خلال الاستفادة من YOLO26 لتحديد الكائنات بدقة عالية وقصها وفقاً لذلك. للحصول على برنامج تعليمي متعمق، راجع مثال قص الكائنات.
لماذا يجب أن أستخدم Ultralytics YOLO26 لقص الكائنات بدلاً من الحلول الأخرى؟#
يتميز Ultralytics YOLO26 بدقته وسرعته وسهولة استخدامه. فهو يتيح اكتشاف الكائنات وقصها بشكل تفصيلي ودقيق، وهو أمر بالغ الأهمية لـ التحليل المركز والتطبيقات التي تتطلب سلامة عالية للبيانات. علاوة على ذلك، يتكامل YOLO26 بسلاسة مع أدوات مثل OpenVINO وTensorRT للنشر الذي يتطلب إمكانيات في الوقت الفعلي والتحسين على الأجهزة المتنوعة. استكشف الفوائد في دليل تصدير النماذج.
كيف يمكنني تقليل حجم بيانات مجموعة البيانات الخاصة بي باستخدام قص الكائنات؟#
باستخدام Ultralytics YOLO26 لقص الكائنات ذات الصلة فقط من صورك أو مقاطع الفيديو الخاصة بك، يمكنك تقليل حجم البيانات بشكل كبير، مما يجعلها أكثر كفاءة للتخزين والمعالجة. تتضمن هذه العملية تدريب النموذج على اكتشاف كائنات معينة ثم استخدام النتائج لقص هذه الأجزاء وحفظها فقط. لمزيد من المعلومات حول استغلال إمكانيات Ultralytics YOLO26، تفضل بزيارة دليل البدء السريع.
هل يمكنني استخدام Ultralytics YOLO26 لتحليل الفيديو في الوقت الفعلي وقص الكائنات؟#
نعم، يمكن لـ Ultralytics YOLO26 معالجة خلاصات الفيديو في الوقت الفعلي لاكتشاف الكائنات وقصها ديناميكياً. تجعل إمكانيات الاستدلال عالية السرعة للنموذج مثالية للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل المراقبة، وتحليل الرياضة، وأنظمة الفحص الآلي. تحقق من أوضاع التتبع والتنبؤ لفهم كيفية تنفيذ المعالجة في الوقت الفعلي.
ما هي متطلبات الأجهزة لتشغيل YOLO26 بكفاءة لقص الكائنات؟#
تم تحسين Ultralytics YOLO26 لبيئات وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، ولكن لتحقيق الأداء الأمثل، خاصة بالنسبة للاستدلال في الوقت الفعلي أو عالي الحجم، يوصى باستخدام وحدة معالجة رسومات مخصصة (مثل NVIDIA Tesla أو سلسلة RTX). للنشر على الأجهزة خفيفة الوزن، فكر في استخدام CoreML لنظام iOS أو LiteRT لنظام Android. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول الأجهزة والتنسيقات المدعومة في خيارات نشر النماذج الخاصة بنا.