اقتطاع الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26#
ما المقصود باقتطاع الكائنات؟#
يتضمن اقتطاع الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 عزل كائنات محددة مكتشفة من صورة أو فيديو واستخراجها. وتُستخدم إمكانات نموذج YOLO26 لتحديد الكائنات ورسم حدودها بدقة، مما يتيح اقتطاعًا دقيقًا لإجراء مزيد من التحليل أو المعالجة.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
مزايا اقتطاع الكائنات#
- التحليل المركّز: يسهّل YOLO26 اقتطاع كائنات مستهدفة، مما يتيح إجراء فحص أو معالجة متعمقة للعناصر الفردية داخل المشهد.
- تقليل حجم البيانات: من خلال استخراج الكائنات ذات الصلة فقط، يساعد اقتطاع الكائنات على تقليل حجم البيانات، مما يجعله أكثر كفاءة في التخزين أو النقل أو تنفيذ المهام الحاسوبية اللاحقة.
- دقة محسّنة: تضمن دقة اكتشاف الكائنات في YOLO26 حفاظ الكائنات المقتطعة على علاقاتها المكانية، مما يصون سلامة المعلومات المرئية لإجراء تحليل مفصل.
المرئيات#
| أمتعة المطار |
|---|
 |
| اقتطاع حقائب السفر على حزام نقل في المطار باستخدام Ultralytics YOLO26 |
اقتطاع الكائنات باستخدام YOLO26#
مرّر الفيديو إلى الحل ObjectCropper، وسيكتشف الكائنات في كل إطار ويحفظ كل اكتشاف كصورة منفصلة. قيّد الاقتطاع على classes محددة، وارفع conf للاحتفاظ بالاكتشافات ذات الثقة المرتفعة فقط، واضبط crop_dir لاختيار المكان الذي تُكتب فيه الأجزاء المقتطعة.
# 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]"وسيطات ObjectCropper#
إليك جدولًا بوسيطات ObjectCropper:
| الوسيطة | النوع | الافتراضي | الوصف |
|---|---|---|---|
model | str | None | المسار إلى ملف نموذج Ultralytics YOLO. |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | اسم الدليل لتخزين الاكتشافات المقتطعة. |
الأسئلة الشائعة#
يتضمن اقتطاع الكائنات باستخدام Ultralytics YOLO26 عزل كائنات محددة من صورة أو فيديو واستخراجها استنادًا إلى قدرات YOLO26 على الاكتشاف. تتيح هذه العملية إجراء تحليل مركّز وتقليل حجم البيانات وتحسين الدقة، وذلك بالاستفادة من YOLO26 لتحديد الكائنات بدقة عالية واقتطاعها وفقًا لذلك. للحصول على درس تعليمي متعمق، راجع مثال اقتطاع الكائنات.
يتميّز Ultralytics YOLO26 بدقته وسرعته وسهولة استخدامه. فهو يتيح اكتشاف الكائنات واقتطاعها بدقة وتفصيل، وهو أمر أساسي من أجل التحليل المركّز والتطبيقات التي تتطلب سلامة عالية للبيانات. علاوة على ذلك، يتكامل YOLO26 بسلاسة مع أدوات مثل OpenVINO وTensorRT لعمليات النشر التي تتطلب إمكانات الوقت الفعلي والتحسين على أجهزة متنوعة. استكشف المزايا في دليل تصدير النماذج.
باستخدام Ultralytics YOLO26 لاقتطاع الكائنات ذات الصلة فقط من صورك أو مقاطع الفيديو، يمكنك تقليل حجم البيانات بدرجة كبيرة، مما يجعل تخزينها ومعالجتها أكثر كفاءة. تتضمن هذه العملية تدريب النموذج على اكتشاف كائنات محددة، ثم استخدام النتائج لاقتطاع هذه الأجزاء وحفظها فقط. لمزيد من المعلومات حول الاستفادة من إمكانات Ultralytics YOLO26، تفضل بزيارة دليل البدء السريع.
نعم، يستطيع Ultralytics YOLO26 معالجة تدفقات الفيديو في الوقت الفعلي لاكتشاف الكائنات واقتطاعها ديناميكيًا. تجعل إمكانات الاستدلال عالية السرعة في النموذج منه خيارًا مثاليًا لتطبيقات الوقت الفعلي، مثل المراقبة وتحليل الرياضات وأنظمة الفحص المؤتمتة. راجع أوضاع التتبع والتنبؤ لفهم كيفية تنفيذ المعالجة في الوقت الفعلي.
يُحسَّن Ultralytics YOLO26 للعمل في بيئتي CPU وGPU، ولكن لتحقيق الأداء الأمثل، ولا سيما للاستدلال في الوقت الفعلي أو الاستدلال ذي الحجم الكبير، يُوصى باستخدام GPU مخصص (مثل NVIDIA Tesla أو سلسلة RTX). وللنشر على الأجهزة خفيفة الوزن، فكّر في استخدام CoreML لنظام iOS أو LiteRT لنظام Android. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول الأجهزة والتنسيقات المدعومة في خيارات نشر النماذج.