Entfernungsberechnung mit Ultralytics YOLOv8

Was ist eine Entfernungsberechnung?

Das Messen des Abstands zwischen zwei Objekten ist als Abstandsberechnung innerhalb eines bestimmten Raums bekannt. Im Fall von Ultralytics YOLOv8wird der Schwerpunkt des Begrenzungsrahmens verwendet, um den Abstand für die vom Benutzer markierten Begrenzungsrahmen zu berechnen.

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Entfernungsberechnung mit Ultralytics YOLOv8

Vorteile der Entfernungsberechnung?

• Lokalisierungspräzision: Verbessert die genaue räumliche Positionierung bei Computer Vision Aufgaben.
• Größenabschätzung: Ermöglicht die Schätzung von physischen Größen für ein besseres kontextuelles Verständnis.
• Scene Understanding: Trägt zu einem 3D-Verständnis der Umgebung bei, um bessere Entscheidungen zu treffen.

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8n.pt")
names = model.model.names

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))

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

# Init distance-calculation obj
dist_obj = solutions.DistanceCalculation(names=names, view_img=True)

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

    tracks = model.track(im0, persist=True, show=False)
    im0 = dist_obj.start_process(im0, tracks)
    video_writer.write(im0)

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

Argumente DistanceCalculation()

Argumente model.track

FAQ

Wie berechne ich Entfernungen zwischen Objekten mit Ultralytics YOLOv8 ?

So berechnen Sie Entfernungen zwischen Objekten mit Ultralytics YOLOv8musst du die Mittelpunkte der Boundingboxen der erkannten Objekte bestimmen. Dieser Prozess beinhaltet die Initialisierung der DistanceCalculation Klasse von Ultralytics' solutions Modul und nutzt die Tracking-Ausgaben des Modells, um die Entfernungen zu berechnen. Du kannst dir die Implementierung in der Beispiel für die Berechnung der Entfernung.

Was sind die Vorteile der Entfernungsberechnung mit Ultralytics YOLOv8 ?

Die Entfernungsberechnung mit Ultralytics YOLOv8 bietet mehrere Vorteile:

• Lokalisierungspräzision: Ermöglicht die genaue räumliche Positionierung von Objekten.
• Größeneinschätzung: Hilft bei der Einschätzung der physischen Größe und trägt so zu einem besseren Verständnis des Kontextes bei.
• Scene Understanding: Verbessert das 3D-Szenenverständnis und hilft bei der Entscheidungsfindung in Anwendungen wie autonomes Fahren und Überwachung.

Kann ich eine Entfernungsberechnung in Echtzeit-Videostreams mit Ultralytics YOLOv8 durchführen?

Ja, du kannst Entfernungsberechnungen in Echtzeit-Videostreams mit Ultralytics YOLOv8 durchführen. Dazu werden Videobilder mit OpenCV erfasst, die YOLOv8 Objekterkennung ausgeführt und die DistanceCalculation Klasse, um Entfernungen zwischen Objekten in aufeinanderfolgenden Bildern zu berechnen. Für eine detaillierte Implementierung siehe die Beispiel für einen Videostream.

Wie lösche ich Punkte, die während der Entfernungsberechnung mit Ultralytics YOLOv8 gezeichnet wurden?

Um Punkte zu löschen, die während der Entfernungsberechnung mit Ultralytics YOLOv8 eingezeichnet wurden, kannst du einen rechten Mausklick machen. Diese Aktion löscht alle Punkte, die du gezeichnet hast. Weitere Informationen findest du im Abschnitt "Hinweise" unter dem Beispiel für die Abstandsberechnung.

Was sind die wichtigsten Argumente für die Initialisierung der Klasse DistanceCalculation in Ultralytics YOLOv8 ?

Die wichtigsten Argumente für die Initialisierung der DistanceCalculation Klasse in Ultralytics YOLOv8 enthalten:

• names: Wörterbuch, das Klassenindizes auf Klassennamen abbildet.
• pixels_per_meter: Umrechnungsfaktor von Pixeln in Meter.
• view_img: Flagge, die anzeigt, ob der Videostream angezeigt werden soll.
• line_thickness: Dicke der auf dem Bild gezeichneten Linien.
• line_color: Farbe der auf dem Bild gezeichneten Linien (BGR-Format).
• centroid_color: Farbe der Zentroide (BGR-Format).

Eine vollständige Liste und die Standardwerte findest du in den Argumenten von DistanceCalculation.

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