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Segmentazione e tracciamento delle istanze tramite Ultralytics YOLOv8 🚀

Cos'è la segmentazione delle istanze?

Ultralytics YOLOv8 La segmentazione delle istanze consiste nell'identificare e delineare i singoli oggetti in un'immagine, fornendo una comprensione dettagliata della distribuzione spaziale. A differenza della segmentazione semantica, essa etichetta in modo univoco e delinea con precisione ogni oggetto, un aspetto cruciale per compiti come il rilevamento di oggetti e l'imaging medico.

Ci sono due tipi di tracciamento della segmentazione delle istanze disponibili nel pacchetto Ultralytics :

  • Segmentazione delle istanze con gli oggetti di classe: A ogni oggetto di classe viene assegnato un colore unico per una chiara separazione visiva.

  • Segmentazione delle istanze con tracce di oggetti: Ogni traccia è rappresentata da un colore distinto che ne facilita l'identificazione e il tracciamento.



Guarda: Segmentazione delle istanze con tracciamento degli oggetti utilizzando Ultralytics YOLOv8

Campioni

Segmentazione dell'istanza Segmentazione dell'istanza + tracciamento dell'oggetto
Ultralytics Segmentazione dell'istanza Ultralytics Segmentazione dell'istanza con tracciamento dell'oggetto
Ultralytics Segmentazione dell'istanza 😍 Ultralytics Segmentazione delle istanze con tracciamento degli oggetti 🔥

Segmentazione e tracciamento delle istanze

import cv2
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # segmentation model
names = model.model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter('instance-segmentation.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = model.predict(im0)
    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    if results[0].masks is not None:
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        masks = results[0].masks.xy
        for mask, cls in zip(masks, clss):
            annotator.seg_bbox(mask=mask,
                               mask_color=colors(int(cls), True),
                               det_label=names[int(cls)])

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

from collections import defaultdict

track_history = defaultdict(lambda: [])

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")   # segmentation model
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter('instance-segmentation-object-tracking.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    results = model.track(im0, persist=True)

    if results[0].boxes.id is not None and results[0].masks is not None:
        masks = results[0].masks.xy
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()

        for mask, track_id in zip(masks, track_ids):
            annotator.seg_bbox(mask=mask,
                               mask_color=colors(track_id, True),
                               track_label=str(track_id))

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation-object-tracking", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

seg_bbox Argomenti

Nome Tipo Predefinito Descrizione
mask array None Coordinate della maschera di segmentazione
mask_color tuple (255, 0, 255) Colore della maschera per ogni casella segmentata
det_label str None Etichetta per l'oggetto segmentato
track_label str None Etichetta per l'oggetto segmentato e tracciato

Nota

Per qualsiasi chiarimento, non esitare a postare le tue domande nella sezione Problemi diUltralytics o nella sezione di discussione indicata di seguito.



Creato 2023-12-18, Aggiornato 2024-03-01
Autori: chr043416@gmail.com (2), glenn-jocher (5)

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