إحصاء الكائنات في مناطق مختلفة باستخدام Ultralytics YOLO 🚀 🚀

ما هو عد الكائنات في المناطق؟

Object counting in regions with Ultralytics YOLO11 involves precisely determining the number of objects within specified areas using advanced computer vision. This approach is valuable for optimizing processes, enhancing security, and improving efficiency in various applications.

شاهد: عدّ الكائنات في مناطق مختلفة باستخدام Ultralytics YOLO11 | | Ultralytics الحلول 🚀

مزايا عد الكائنات في المناطق؟

• الدقة والدقة: يضمن عد الكائنات في المناطق ذات الرؤية الحاسوبية المتقدمة عدّ الكائنات بدقة ودقة عالية، مما يقلل من الأخطاء التي ترتبط غالبًا بالعد اليدوي.
• تحسين الكفاءة: يعمل العد الآلي للأشياء على تعزيز الكفاءة التشغيلية، وتوفير نتائج في الوقت الفعلي وتبسيط العمليات عبر التطبيقات المختلفة.
• تعدد الاستخدامات والتطبيق: إن تعدد استخدامات عدّ الكائنات في المناطق يجعلها قابلة للتطبيق في مختلف المجالات، من التصنيع والمراقبة إلى مراقبة حركة المرور، مما يساهم في انتشار فائدتها وفعاليتها على نطاق واسع.

التطبيقات الواقعية

البيع بالتجزئة	شوارع السوق
People Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11	Crowd Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.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))

# Define region points
# region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)] # Pass region as list

# pass region as dictionary
region_points = {
    "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)],
    "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)],
}

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

# Init RegionCounter
region = solutions.RegionCounter(
    show=True,
    region=region_points,
    model="yolo11n.pt",
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break
    im0 = region.count(im0)
    video_writer.write(im0)

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

الجدال RegionCounter

إليك الجدول الذي يحتوي على RegionCounter الحجج

الأسئلة الشائعة

What is object counting in specified regions using Ultralytics YOLO11?

Object counting in specified regions with Ultralytics YOLO11 involves detecting and tallying the number of objects within defined areas using advanced computer vision. This precise method enhances efficiency and accuracy across various applications like manufacturing, surveillance, and traffic monitoring.

How do I run the region based object counting script with Ultralytics YOLO11?

Follow these steps to run object counting in Ultralytics YOLO11:

1. استنسخ المستودع Ultralytics وانتقل إلى الدليل:

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
   cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter
   

2. تنفيذ البرنامج النصي لحساب المنطقة:

   python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img
   

للمزيد من الخيارات، قم بزيارة قسم عد مناطق التشغيل.

Why should I use Ultralytics YOLO11 for object counting in regions?

Using Ultralytics YOLO11 for object counting in regions offers several advantages:

• الدقة والدقة: يقلل من الأخطاء التي غالبًا ما تظهر في العد اليدوي.
• تحسين الكفاءة: توفير نتائج في الوقت الفعلي وتبسيط العمليات.
• تعدد الاستخدامات والتطبيق: ينطبق على مختلف المجالات، مما يعزز فائدته.

استكشف مزايا أعمق في قسم المزايا.

ما هي بعض التطبيقات الواقعية لعد الكائنات في المناطق؟

Object counting with Ultralytics YOLO11 can be applied to numerous real-world scenarios:

• البيع بالتجزئة: عدّ الأشخاص لتحليل حركة المرور على الأقدام
• شوارع السوق: إدارة كثافة الحشود.

استكشف المزيد من الأمثلة في قسم تطبيقات العالم الحقيقي.

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 17 يومًا

التعليقات