Comptage d'objets dans différentes régions à l'aide de Ultralytics YOLO 🚀

Qu'est-ce que le comptage d'objets dans les régions ?

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.

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Avantages du comptage d'objets dans les régions ?

• Précision et exactitude : Le comptage d'objets dans les régions grâce à la vision artificielle avancée garantit des comptages précis et exacts, minimisant ainsi les erreurs souvent associées au comptage manuel.
• Amélioration de l'efficacité : Le comptage automatisé d'objets améliore l'efficacité opérationnelle, en fournissant des résultats en temps réel et en rationalisant les processus dans les différentes applications.
• Polyvalence et application : La polyvalence du comptage d'objets dans les régions permet de l'appliquer à divers domaines, de la fabrication à la surveillance du trafic, en passant par la surveillance, ce qui contribue à son utilité et à son efficacité étendues.

Applications dans le monde réel

Vente au détail	Rues du marché
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()

Argument RegionCounter

Voici un tableau avec les RegionCounter arguments :

FAQ

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. Clonez le dépôt Ultralytics et accédez au répertoire :

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

2. Exécuter le script de comptage des régions :

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

Pour plus d'options, consultez la section Comptage des régions d'exécution.

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

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

• Précision et exactitude : Minimise les erreurs souvent observées lors d'un comptage manuel.
• Amélioration de l'efficacité : Fournit des résultats en temps réel et rationalise les processus.
• Polyvalence et application : S'applique à divers domaines, ce qui renforce son utilité.

Pour en savoir plus, consultez la section Avantages.

Quelles sont les applications concrètes du comptage d'objets dans les régions ?

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

• Commerce de détail : Compter les personnes pour l'analyse du trafic piétonnier.
• Rues du marché : Gestion de la densité de la foule.

D'autres exemples sont présentés dans la section Applications concrètes.

📅C réé il y a 1 an ✏️ Mis à jour il y a 20 jours

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