Recadrage d'objets avec Ultralytics YOLO26#
Qu'est-ce que le recadrage d'objets ?#
Le rognage d'objets avec Ultralytics YOLO26 consiste à isoler et à extraire des objets détectés spécifiques d'une image ou d'une vidéo. Les capacités du modèle YOLO26 sont utilisées pour identifier et délimiter avec précision les objets, permettant un rognage précis pour une analyse ou une manipulation ultérieure.
Watch: Object Cropping using Ultralytics YOLO
Avantages du recadrage d'objets#
- Analyse ciblée : YOLO26 facilite le recadrage ciblé d'objets, permettant un examen ou un traitement approfondi d'éléments individuels au sein d'une scène.
- Volume de données réduit : En extrayant uniquement les objets pertinents, le recadrage d'objets aide à minimiser la taille des données, le rendant efficace pour le stockage, la transmission ou les tâches informatiques ultérieures.
- Précision Améliorée : La précision de détection d'objets de YOLO26 garantit que les objets recadrés conservent leurs relations spatiales, préservant ainsi l'intégrité de l'information visuelle pour une analyse détaillée.
Visuels#
| Bagages d'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 et elle détectera les objets à chaque image et enregistrera chaque détection comme une image séparée. Restreins le rognage à des classes spécifiques, augmente conf pour ne garder que les détections confiantes, et définis crop_dir pour choisir l'emplacement d'enregistrement des portions rognées.
# 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 avec les arguments de ObjectCropper :
| Argument | Type | Défaut | Description |
|---|---|---|---|
model | str | None | Chemin d'accès vers un fichier de modèle YOLO d'Ultralytics. |
crop_dir | str | 'cropped-detections' | Nom du répertoire pour stocker les détections recadrées. |
De plus, les arguments de visualisation suivants sont disponibles pour utilisation :
| Argument | Type | Défaut | Description |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Si True, affiche les images ou vidéos annotées dans une fenêtre. Utile pour un retour visuel immédiat pendant le développement ou les tests. |
line_width | int or None | None | Spécifie l'épaisseur de ligne des boîtes englobantes. Si None, l'épaisseur de ligne est automatiquement ajustée en fonction de la taille de l'image. Offre une personnalisation visuelle pour plus de clarté. |
FAQ#
Qu'est-ce que le recadrage d'objets dans Ultralytics YOLO26 et comment cela fonctionne-t-il ?#
Le rognage d'objets à l'aide d'Ultralytics YOLO26 consiste à isoler et à extraire des objets spécifiques d'une image ou d'une vidéo sur la base des capacités de détection de YOLO26. Ce processus permet une analyse ciblée, un volume de données réduit et une précision accrue en exploitant YOLO26 pour identifier les objets avec une grande exactitude et les rogner en conséquence. Pour un tutoriel approfondi, consulte l'exemple de rognage d'objets.
Pourquoi devrais-je utiliser Ultralytics YOLO26 pour le recadrage d'objets plutôt que d'autres solutions ?#
Ultralytics YOLO26 se distingue par sa précision, sa vitesse et sa facilité d'utilisation. Il permet une détection et un rognage d'objets détaillés et précis, essentiels pour l'analyse ciblée et les applications nécessitant une intégrité élevée des données. De plus, YOLO26 s'intègre de manière transparente avec des outils tels qu'OpenVINO et TensorRT pour les déploiements nécessitant des capacités en temps réel et une optimisation sur divers matériels. Explore les avantages dans le guide sur l'exportation de modèles.
Comment puis-je réduire le volume de données de mon jeu de données en utilisant le recadrage d'objets ?#
En utilisant Ultralytics YOLO26 pour rogner uniquement les objets pertinents de tes images ou vidéos, tu peux réduire considérablement la taille des données, les rendant plus efficaces pour le stockage et le traitement. Ce processus implique l'entraînement du modèle à détecter des objets spécifiques, puis l'utilisation des résultats pour rogner et enregistrer uniquement ces portions. Pour plus d'informations sur l'exploitation des capacités d'Ultralytics YOLO26, consulte notre guide de démarrage rapide.
Puis-je utiliser Ultralytics YOLO26 pour l'analyse vidéo en temps réel et le recadrage d'objets ?#
Oui, Ultralytics YOLO26 peut traiter des flux vidéo en temps réel pour détecter et rogner des objets de manière dynamique. Les capacités d'inférence à haute vitesse du modèle le rendent idéal pour les applications en temps réel telles que la surveillance, 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.
Quelles sont les exigences matérielles pour exécuter efficacement YOLO26 pour le recadrage d'objets ?#
Ultralytics YOLO26 est optimisé pour les environnements CPU et GPU, mais pour obtenir des performances optimales, en particulier pour l'inférence en temps réel ou à grand volume, un GPU dédié (par ex., NVIDIA Tesla, série RTX) est recommandé. Pour un déploiement sur des appareils légers, envisage d'utiliser CoreML pour iOS ou LiteRT pour Android. Plus de détails sur les appareils et formats pris en charge se trouvent dans nos options de déploiement de modèles.