مرجع ل ultralytics/trackers/utils/gmc.py
ملاحظه
هذا الملف متاح في https://github.com/ultralytics/ultralytics/ نقطة / الرئيسية /ultralytics/ بتتبع / أدوات / gmc.py. إذا اكتشفت مشكلة ، فيرجى المساعدة في إصلاحها من خلال المساهمة في طلب 🛠️ سحب. شكرا لك 🙏!
ultralytics.trackers.utils.gmc.GMC
فئة تعويض الحركة المعمم (GMC) للتتبع واكتشاف الأشياء في إطارات الفيديو.
توفر هذه الفئة طرقا لتتبع الكائنات واكتشافها بناء على العديد من خوارزميات التتبع بما في ذلك ORB ، غربلة ، ECC ، وتدفق بصري متناثر. كما أنه يدعم تصغير حجم الإطارات لتحقيق الكفاءة الحسابية.
سمات:
اسم | نوع | وصف |
---|---|---|
method |
str
|
الطريقة المستخدمة للتتبع. تشمل الخيارات "الجرم السماوي" و "الغربلة" و "ecc" و "sparseOptFlow" و "لا شيء". |
downscale |
int
|
عامل يمكن من خلاله تقليص حجم الإطارات للمعالجة. |
prevFrame |
ndarray
|
يخزن الإطار السابق للتعقب. |
prevKeyPoints |
list
|
يخزن النقاط الأساسية من الإطار السابق. |
prevDescriptors |
ndarray
|
يخزن الواصفات من الإطار السابق. |
initializedFirstFrame |
bool
|
ضع علامة للإشارة إلى ما إذا كان الإطار الأول قد تمت معالجته. |
أساليب:
اسم | وصف |
---|---|
__init__ |
تهيئة كائن GMC بالطريقة المحددة وعامل تصغير. |
apply |
يطبق الطريقة المختارة على إطار خام ويستخدم اختياريا قدمت الكشفات. |
applyEcc |
يطبق خوارزمية ECC على إطار خام. |
applyFeatures |
يطبق الأساليب المستندة إلى الميزات مثل ORB أو غربلة على إطار خام. |
applySparseOptFlow |
يطبق أسلوب التدفق البصري المتناثر على إطار خام. |
شفرة المصدر في ultralytics/trackers/utils/gmc.py
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 |
|
__init__(method='sparseOptFlow', downscale=2)
تهيئة تعقب الفيديو مع المعلمات المحددة.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
method |
str
|
الطريقة المستخدمة للتتبع. تشمل الخيارات "الجرم السماوي" و "الغربلة" و "ecc" و "sparseOptFlow" و "لا شيء". |
'sparseOptFlow'
|
downscale |
int
|
عامل تصغير لمعالجة الإطارات. |
2
|
شفرة المصدر في ultralytics/trackers/utils/gmc.py
apply(raw_frame, detections=None)
تطبيق اكتشاف الكائن على إطار خام باستخدام طريقة محددة.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
الإطار الخام المراد معالجته. |
مطلوب |
detections |
list
|
قائمة الاكتشافات التي سيتم استخدامها في المعالجة. |
None
|
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
ndarray
|
الإطار المعالج. |
امثله:
شفرة المصدر في ultralytics/trackers/utils/gmc.py
applyEcc(raw_frame)
تطبيق خوارزمية ECC على إطار خام.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
الإطار الخام المراد معالجته. |
مطلوب |
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
ndarray
|
الإطار المعالج. |
امثله:
شفرة المصدر في ultralytics/trackers/utils/gmc.py
applyFeatures(raw_frame, detections=None)
قم بتطبيق الأساليب المستندة إلى الميزات مثل ORB أو غربلة على إطار خام.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
الإطار الخام المراد معالجته. |
مطلوب |
detections |
list
|
قائمة الاكتشافات التي سيتم استخدامها في المعالجة. |
None
|
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
ndarray
|
الإطار المعالج. |
امثله:
>>> gmc = GMC()
>>> gmc.applyFeatures(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
شفرة المصدر في ultralytics/trackers/utils/gmc.py
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 |
|
applySparseOptFlow(raw_frame)
تطبيق طريقة التدفق البصري المتناثر على إطار خام.
البارامترات:
اسم | نوع | وصف | افتراضي |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
الإطار الخام المراد معالجته. |
مطلوب |
ارجاع:
نوع | وصف |
---|---|
ndarray
|
الإطار المعالج. |
امثله:
>>> gmc = GMC()
>>> gmc.applySparseOptFlow(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])