दूरी गणना का उपयोग कर Ultralytics YOLOv8

दूरी की गणना क्या है?

दो वस्तुओं के बीच की खाई को मापने को एक निर्दिष्ट स्थान के भीतर दूरी गणना के रूप में जाना जाता है। के मामले में Ultralytics YOLOv8, बाउंडिंग बॉक्स सेंट्रोइड को उपयोगकर्ता द्वारा हाइलाइट किए गए बाउंडिंग बॉक्स के लिए दूरी की गणना करने के लिए नियोजित किया जाता है।

सतर्कता: दूरी गणना का उपयोग कर Ultralytics YOLOv8

दृश्यों

दूरी गणना का उपयोग कर Ultralytics YOLOv8

दूरी गणना के लाभ?

• स्थानीयकरण परिशुद्धता: कंप्यूटर दृष्टि कार्यों में सटीक स्थानिक स्थिति को बढ़ाता है।
• आकार अनुमान: बेहतर प्रासंगिक समझ के लिए भौतिक आकारों के अनुमान की अनुमति देता है।
• दृश्य समझ: बेहतर निर्णय लेने के लिए पर्यावरण की 3D समझ में योगदान देता है।

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()

तर्क DistanceCalculation()

तर्क model.track

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मैं वस्तुओं के बीच की दूरी की गणना कैसे करूं Ultralytics YOLOv8?

वस्तुओं के बीच की दूरी की गणना करने के लिए Ultralytics YOLOv8, आपको पता लगाई गई वस्तुओं के बाउंडिंग बॉक्स सेंट्रोइड की पहचान करने की आवश्यकता है। इस प्रक्रिया में प्रारंभ करना शामिल है DistanceCalculation कक्षा से Ultralytics' solutions मॉड्यूल और दूरी की गणना करने के लिए मॉडल के ट्रैकिंग आउटपुट का उपयोग करना। आप में कार्यान्वयन का उल्लेख कर सकते हैं दूरी गणना उदाहरण.

के साथ दूरी गणना का उपयोग करने के क्या फायदे हैं Ultralytics YOLOv8?

के साथ दूरी की गणना का उपयोग करना Ultralytics YOLOv8 कई फायदे प्रदान करता है:

• स्थानीयकरण परिशुद्धता: वस्तुओं के लिए सटीक स्थानिक स्थिति प्रदान करता है।
• आकार अनुमान: भौतिक आकारों का अनुमान लगाने में मदद करता है, बेहतर प्रासंगिक समझ में योगदान देता है।
• दृश्य समझ: 3 डी दृश्य समझ को बढ़ाता है, स्वायत्त ड्राइविंग और निगरानी जैसे अनुप्रयोगों में बेहतर निर्णय लेने में सहायता करता है।

क्या मैं रीयल-टाइम वीडियो स्ट्रीम में दूरी की गणना कर सकता हूं Ultralytics YOLOv8?

हां, आप रीयल-टाइम वीडियो स्ट्रीम में दूरी की गणना कर सकते हैं Ultralytics YOLOv8. इस प्रक्रिया में ओपनसीवी का उपयोग करके वीडियो फ्रेम कैप्चर करना, चलाना शामिल है YOLOv8 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, और DistanceCalculation क्रमिक फ्रेम में वस्तुओं के बीच दूरी की गणना करने के लिए वर्ग। विस्तृत कार्यान्वयन के लिए, देखें वीडियो स्ट्रीम उदाहरण.

मैं दूरी की गणना के दौरान खींचे गए बिंदुओं को कैसे हटाऊं Ultralytics YOLOv8?

के साथ दूरी की गणना के दौरान खींचे गए बिंदुओं को हटाने के लिए Ultralytics YOLOv8, आप एक सही माउस क्लिक का उपयोग कर सकते हैं। यह क्रिया आपके द्वारा खींचे गए सभी बिंदुओं को स्पष्ट कर देगी। अधिक विवरण के लिए, दूरी गणना उदाहरण के तहत नोट अनुभाग देखें।

में DistanceCalculation वर्ग प्रारंभ करने के लिए प्रमुख तर्क क्या हैं Ultralytics YOLOv8?

प्रारंभ करने के लिए प्रमुख तर्क DistanceCalculation कक्षा में Ultralytics YOLOv8 शामिल करना:

• names: शब्दकोश मानचित्रण वर्ग सूचकांकों को वर्ग नामों के लिए।
• pixels_per_meter: पिक्सेल से मीटर में रूपांतरण कारक।
• view_img: यह इंगित करने के लिए ध्वजांकित करें कि वीडियो स्ट्रीम प्रदर्शित की जानी चाहिए या नहीं।
• line_thickness: छवि पर खींची गई रेखाओं की मोटाई।
• line_color: छवि पर खींची गई रेखाओं का रंग (बीजीआर प्रारूप)।
• centroid_color: सेंट्रोइड का रंग (बीजीआर प्रारूप)।

संपूर्ण सूची और डिफ़ॉल्ट मानों के लिए, DistanceCalculation के तर्क देखें.

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