Recadrage d’objets avec Ultralytics YOLO26#
Qu’est-ce que le recadrage d’objets ?#
Le recadrage d’objets avec Ultralytics YOLO26 consiste à isoler et à extraire des objets spécifiques détectés dans une image ou une vidéo. Les capacités du modèle YOLO26 sont utilisées pour identifier et délimiter les objets avec précision, ce qui permet de les recadrer précisément en vue d’analyses ou de manipulations ultérieures.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
Avantages du recadrage d’objets#
- Analyse ciblée : YOLO26 facilite le recadrage ciblé des objets, permettant un examen ou un traitement approfondi d’éléments individuels au sein d’une scène.
- Réduction du volume de données : En n’extrayant que les objets pertinents, le recadrage d’objets contribue à réduire la taille des données, ce qui améliore l’efficacité du stockage, de la transmission ou des tâches de calcul ultérieures.
- La précision de la détection d’objets de YOLO26 garantit que les objets recadrés conservent leurs relations spatiales, préservant ainsi l’intégrité des informations visuelles pour une analyse détaillée.
Visuels#
| Bagages à l’aéroport |
|---|
 |
| Recadrage de valises sur un tapis roulant d’aéroport avec Ultralytics YOLO26 |
Recadrer des objets avec YOLO26#
Transmets ta vidéo à la solution ObjectCropper : elle détecte les objets à chaque image et enregistre chaque détection sous forme d’image distincte. Limite le recadrage à des classes spécifiques, augmente conf pour ne conserver que les détections fiables et définis crop_dir pour choisir l’emplacement d’enregistrement des recadrages.
# 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]"Arguments de ObjectCropper#
Voici un tableau présentant les arguments de ObjectCropper :
| Argument | Type | Valeur par défaut | Description |
|---|---|---|---|
model | str | None | Chemin vers un fichier de modèle Ultralytics YOLO. |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | Nom du répertoire où stocker les détections recadrées. |
FAQ#
Le recadrage d’objets avec Ultralytics YOLO26 consiste à isoler et à extraire des objets spécifiques d’une image ou d’une vidéo en fonction des capacités de détection de YOLO26. Ce processus permet une analyse ciblée, une réduction du volume de données et une précision accrue en utilisant YOLO26 pour identifier les objets avec une grande précision et les recadrer en conséquence. Pour un tutoriel détaillé, consulte l’exemple de recadrage d’objets.
Ultralytics YOLO26 se distingue par sa précision, sa vitesse et sa facilité d’utilisation. Il permet une détection et un recadrage détaillés et précis des objets, essentiels pour une analyse ciblée et les applications nécessitant une grande intégrité des données. De plus, YOLO26 s’intègre parfaitement à des outils comme OpenVINO et TensorRT pour les déploiements nécessitant des capacités en temps réel et une optimisation sur divers matériels. Découvre les avantages dans le guide sur l’exportation des modèles.
Oui, Ultralytics YOLO26 peut traiter des flux vidéo en temps réel pour détecter et recadrer dynamiquement les objets. Les capacités d’inférence à grande vitesse du modèle le rendent idéal pour les applications en temps réel telles que la vidéosurveillance, l’analyse sportive et les systèmes d’inspection automatisés. Consulte les modes de suivi et de prédiction pour comprendre comment mettre en œuvre le traitement en temps réel.
Ultralytics YOLO26 est optimisé pour les environnements CPU et GPU, mais pour obtenir des performances optimales, notamment lors d’inférences en temps réel ou à grand volume, il est recommandé d’utiliser un GPU dédié (par exemple, NVIDIA Tesla ou une carte de la série RTX). Pour un déploiement sur des appareils légers, envisage d’utiliser CoreML pour iOS ou LiteRT pour Android. Tu trouveras plus de détails sur les appareils et formats pris en charge dans nos options de déploiement des modèles.
En utilisant Ultralytics YOLO26 pour recadrer uniquement les objets pertinents de tes images ou vidéos, tu peux réduire considérablement la taille des données et améliorer l’efficacité du stockage et du traitement. Ce processus consiste à entraîner le modèle à détecter des objets spécifiques, puis à utiliser les résultats pour recadrer et enregistrer uniquement ces portions. Pour plus d’informations sur l’exploitation des capacités d’Ultralytics YOLO26, consulte notre guide de démarrage rapide.