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Ultralytics YOLOv8 📊を使った分析

はじめに

このガイドでは、折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフという 3 種類の基本的なデータ可視化の包括的な概要を説明します。各セクションには、Python を使用してこれらのビジュアライゼーションを作成する方法について、ステップバイステップの手順とコード・スニペットが含まれています。

ビジュアル・サンプル

折れ線グラフ バー・プロット 円グラフ
折れ線グラフ バー・プロット 円グラフ

グラフが重要な理由

  • 折れ線グラフは、短期および長期の変化を追跡したり、同じ期間における複数のグループの変化を比較するのに理想的である。
  • 一方、棒グラフは、異なるカテゴリー間の量を比較したり、カテゴリーとその数値の関係を示したりするのに適している。
  • 最後に、円グラフはカテゴリー間の比率を示したり、全体の一部を示したりするのに効果的である。

アナリティクスの例

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("line_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="line",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)
total_counts = 0
frame_count = 0

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()

    if success:
        frame_count += 1
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)

        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            for box in boxes:
                total_counts += 1

        analytics.update_line(frame_count, total_counts)

        total_counts = 0
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        break

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

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))
out = cv2.VideoWriter("multiple_line_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="line",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
    max_points=200,
)

frame_count = 0
data = {}
labels = []

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()

    if success:
        frame_count += 1

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

        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

            for box, track_id, cls in zip(boxes, track_ids, clss):
                # Store each class label
                if model.names[int(cls)] not in labels:
                    labels.append(model.names[int(cls)])

                # Store each class count
                if model.names[int(cls)] in data:
                    data[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    data[model.names[int(cls)]] = 0

        # update lines every frame
        analytics.update_multiple_lines(data, labels, frame_count)
        data = {}  # clear the data list for next frame
    else:
        break

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

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("pie_chart.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="pie",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)

clswise_count = {}

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)
        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
            for box, cls in zip(boxes, clss):
                if model.names[int(cls)] in clswise_count:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] = 1

            analytics.update_pie(clswise_count)
            clswise_count = {}

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

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

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("bar_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="bar",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)

clswise_count = {}

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)
        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
            for box, cls in zip(boxes, clss):
                if model.names[int(cls)] in clswise_count:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] = 1

            analytics.update_bar(clswise_count)
            clswise_count = {}

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

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

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("area_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="area",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)

clswise_count = {}
frame_count = 0

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)

        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

            for box, cls in zip(boxes, clss):
                if model.names[int(cls)] in clswise_count:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] = 1

        analytics.update_area(frame_count, clswise_count)
        clswise_count = {}
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        break

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

議論 Analytics

以下はその表である。 Analytics という議論がある：

名称 タイプ デフォルト 説明
type str None データまたはオブジェクトのタイプ。
im0_shape tuple None 初期画像の形状。
writer cv2.VideoWriter None ビデオファイルを書き込むためのオブジェクト。
title str ultralytics ビジュアライゼーションのタイトル
x_label str x X軸のラベル。
y_label str y Y軸のラベル。
bg_color str white 背景色。
fg_color str black 前景色。
line_color str yellow ラインの色。
line_width int 2 線の幅。
fontsize int 13 テキストのフォントサイズ。
view_img bool False 画像またはビデオを表示するフラグ。
save_img bool True 画像またはビデオを保存するフラグ。
max_points int 50 For multiple lines, total points drawn on frame, before deleting initial points.
points_width int 15 Width of line points highlighter.

論争 model.track

名称 タイプ デフォルト 説明
source im0 None 画像またはビデオのソース・ディレクトリ
persist bool False フレーム間のトラックの持続
tracker str botsort.yaml トラッキングメソッド「bytetrack」または「botsort
conf float 0.3 信頼閾値
iou float 0.5 借用書のしきい値
classes list None つまり、class=0、またはclass=[0,2,3]。
verbose bool True 物体追跡結果を表示する

結論

効果的なデータ分析には、さまざまな種類のビジュアライゼーションをいつ、どのように使用するかを理解することが重要です。折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフは、データのストーリーをより明確かつ効果的に伝えるのに役立つ基本的なツールです。



Created 2024-05-23, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (3), IvorZhu331 (1), RizwanMunawar (3)

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