Analisi con Ultralytics YOLO26#
L'analisi con Ultralytics YOLO26 trasforma i risultati di object detection e tracciamento in grafici in tempo reale, consentendoti di osservare come il conteggio degli oggetti cambia in un video fotogramma per fotogramma. Questa guida copre quattro tipi di data visualization — grafici a linee, istogrammi, grafici a torta e grafici ad area — e mostra come passare da uno all'altro con esempi condivisi in Python e CLI.
Watch: How to generate Analytical Graphs using Ultralytics | Line Graphs, Bar Plots, Area and Pie Charts
Esempi visivi#
| Grafico a linee | Grafico a barre | Grafico a torta |
|---|---|---|
 |  |  |
Perché visualizzare i dati di rilevamento?#
- I grafici a linee sono ideali per monitorare i cambiamenti su brevi e lunghi periodi e per confrontare i cambiamenti di più gruppi nello stesso intervallo di tempo.
- I grafici a barre sono adatti per confrontare quantità tra diverse categorie e mostrare le relazioni tra una categoria e il suo valore numerico.
- I grafici a torta sono efficaci per illustrare le proporzioni tra le categorie e mostrare le parti di un insieme.
- I grafici ad area riempiono il grafico a linee, rendendo più facile leggere a colpo d'occhio il conteggio degli oggetti per classe nel tempo.
Genera grafici analitici#
Passa il tuo video alla soluzione Analytics e seleziona un grafico con analytics_type. La soluzione esegue il rilevamento e il tracciamento su ogni fotogramma e genera un grafico 1280×720 (per impostazione predefinita) che puoi scrivere direttamente in un video di output. Passa da "line", "bar", "pie" e "area" con un singolo argomento.
yolo solutions analytics show=True
# Pass the source
yolo solutions analytics source="path/to/video.mp4"
# Generate the pie chart
yolo solutions analytics analytics_type="pie" show=True
# Generate the bar plots
yolo solutions analytics analytics_type="bar" show=True
# Generate the area plots
yolo solutions analytics analytics_type="area" show=TrueArgomenti di Analytics#
Ecco una tabella che illustra gli argomenti di Analytics:
| Argomento | Tipo | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|---|
model | str | None | Percorso verso un file del modello Ultralytics YOLO. |
analytics_type | str | 'line' | Tipo di grafo, ovvero line, bar, area o pie. |
line_width | int | 2 | Spessore della linea per i box, i keypoint e i conteggi disegnati dalla soluzione. |
verbose | bool | True | Abilita il registro per fotogramma della soluzione relativo a forma dell'input, conteggi delle classi e velocità di elaborazione. La chiamata di tracking in sé è sempre silenziosa. |
Puoi anche sfruttare diversi argomenti track nella soluzione Analytics.
| Argomento | Tipo | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | Specifica l'algoritmo di tracciamento da utilizzare. Opzioni integrate: botsort.yaml, bytetrack.yaml, ocsort.yaml, deepocsort.yaml, fasttrack.yaml, tracktrack.yaml. |
conf | float | 0.25 | Imposta la soglia di confidenza per i rilevamenti; valori più bassi consentono di tracciare più oggetti ma possono includere falsi positivi. |
iou | float | 0.7 | Imposta la soglia Intersection over Union (IoU) per filtrare i rilevamenti sovrapposti. |
classes | list | None | Filtra i risultati per indice di classe. Ad esempio, classes=[0, 2, 3] traccia solo le classi specificate. |
device | str | None | Specifica il dispositivo per l'inferenza (ad esempio, cpu, cuda:0 o 0). Consente agli utenti di scegliere tra CPU, una specifica GPU o altri dispositivi di calcolo per l'esecuzione del modello. |
Inoltre, sono supportati i seguenti argomenti di visualizzazione:
| Argomento | Tipo | Predefinito | Descrizione |
|---|---|---|---|
show | bool | False | Se True, mostra le immagini o i video annotati in una finestra. Utile per un riscontro visivo immediato durante lo sviluppo o i test. |
Conclusione#
Comprendere quando e come utilizzare diversi tipi di visualizzazioni è fondamentale per un'analisi dei dati efficace. Grafici a linee, istogrammi e grafici a torta sono strumenti fondamentali che possono aiutarti a raccontare la storia dei tuoi dati in modo più chiaro ed efficace. La soluzione Ultralytics YOLO26 Analytics offre un modo semplificato per generare queste visualizzazioni dai tuoi risultati di object detection e tracciamento, facilitando l'estrazione di approfondimenti significativi dai tuoi dati visivi.
FAQ#
Per creare un grafico a linee usando Ultralytics YOLO26 Analytics, segui questi passaggi:
- Carica un modello YOLO26 e apri il tuo file video.
- Inizializza la classe
Analyticsconanalytics_type="line". - Itera attraverso i frame del video, richiamando la soluzione ad ogni frame per aggiornare il grafico a linee con dati come il conteggio degli oggetti.
- Scrivi
results.plot_imin un video di output per salvare il grafico.
Usa l'esempio Python sopra come punto di partenza: esegue già il ciclo dei fotogrammi completo e un grafico a linee è il valore predefinito di
analytics_type.Utilizzare Ultralytics YOLO26 per creare grafici a barre offre diversi vantaggi:
- Visualizzazione dei dati in tempo reale: Integra senza problemi i risultati di object detection negli istogrammi per aggiornamenti dinamici.
- Facilità d'uso: L'API semplice e le funzioni rendono l'implementazione e la visualizzazione dei dati intuitive.
- Personalizzazione: Personalizza titoli, etichette, colori e altro ancora per soddisfare le tue esigenze specifiche.
- Efficienza: Gestisci in modo efficiente grandi quantità di dati e aggiorna i grafici in tempo reale durante l'elaborazione video.
Per generare un istogramma, imposta
analytics_type="bar"nell'esempio Python sopra: il resto del ciclo dei fotogrammi è identico. Consulta la sezione Visual Samples per un'anteprima.Ultralytics YOLO26 è una scelta eccellente per creare grafici a torta perché:
- Integrazione con il Rilevamento Oggetti: Integra direttamente i risultati del rilevamento oggetti nei grafici a torta per ottenere informazioni immediate.
- API intuitiva: Semplice da configurare e utilizzare con un codice minimo.
- Personalizzabile: Varie opzioni di personalizzazione per colori, etichette e altro ancora.
- Aggiornamenti in tempo reale: Gestisci e visualizza i dati in tempo reale, il che è ideale per progetti di analisi video.
Per generare un grafico a torta, imposta
analytics_type="pie"nell'esempio Python sopra. Per ulteriori informazioni, fai riferimento alla sezione Visual Samples nella guida.Sì. Il tracciamento è integrato nella soluzione
Analytics: traccia più oggetti in tempo reale e aggiorna il grafico dai dati degli oggetti tracciati a ogni fotogramma, in modo che grafici a linee, istogrammi, grafici a torta e grafici ad area riflettano tutti i conteggi in tempo reale. Questo è esattamente ciò che fa il ciclo dei fotogrammi nell'esempio Python sopra. Per informazioni sulla funzionalità di tracciamento sottostante, consulta la sezione Tracking.Ultralytics YOLO26 si distingue dalle altre soluzioni di rilevamento oggetti come OpenCV e TensorFlow per molteplici ragioni:
- Accuracy all'avanguardia: YOLO26 offre una precisione superiore nelle attività di object detection, instance segmentation, semantic segmentation e classification.
- Facilità d'uso: L'API intuitiva consente un'implementazione e un'integrazione rapide senza una codifica estesa.
- Prestazioni in tempo reale: Ottimizzato per l'inferenza ad alta velocità, adatto per applicazioni in tempo reale.
- Applicazioni Diverse: Supporta il tracciamento multi-oggetto, l'addestramento di modelli personalizzati e l'esportazione in diversi formati come ONNX, TensorRT e CoreML.
- Documentazione completa: Documentazione approfondita e risorse di blog per guidare gli utenti in ogni fase.
Per confronti e casi d'uso più dettagliati, esplora il nostro Ultralytics Blog.