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高度なデータ視覚化:Ultralytics YOLOv8 🚀を使ったヒートマップ

ヒートマップ入門

ヒートマップ Ultralytics YOLOv8で生成されたヒートマップは、複雑なデータを色分けされた鮮やかなマトリックスに変換します。この視覚的なツールは、様々なデータ値を表現するために色のスペクトルを使用し、より暖かい色調はより高い強度を、より低い色調はより低い値を示します。ヒートマップは、複雑なデータパターン、相関関係、異常値を視覚化することに優れており、多様な領域にわたるデータ解釈に、アクセスしやすく魅力的なアプローチを提供します。



見るんだ: ヒートマップUltralytics YOLOv8

データ分析にヒートマップを選ぶ理由

  • 直感的なデータ分布の視覚化:ヒートマップは、データの集中と分布の理解を単純化し、複雑なデータセットを理解しやすいビジュアル形式に変換します。
  • 効率的なパターン検出:データをヒートマップ形式で可視化することで、トレンド、クラスター、異常値を見つけやすくなり、迅速な分析と洞察が容易になります。
  • 空間分析と意思決定の強化:ヒートマップは空間的な関係を図示するのに役立ち、ビジネスインテリジェンス、環境調査、都市計画などの分野における意思決定プロセスを支援する。

実世界での応用

交通 小売
Ultralytics YOLOv8 輸送ヒートマップ Ultralytics YOLOv8 小売ヒートマップ
Ultralytics YOLOv8 輸送ヒートマップ Ultralytics YOLOv8 小売ヒートマップ

ヒートマップ設定

  • heatmap_alpha:この値が範囲内(0.0~1.0)であることを確認する。
  • decay_factor:オブジェクトがフレームから消えた後、ヒートマップを削除するために使用する。

Ultralytics YOLOv8 例を用いたヒートマップ

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import heatmap
import cv2

model = YOLO("yolov8n.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))

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("heatmap_output.avi",
                               cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),
                               fps,
                               (w, h))

# Init heatmap
heatmap_obj = heatmap.Heatmap()
heatmap_obj.set_args(colormap=cv2.COLORMAP_PARULA,
                     imw=w,
                     imh=h,
                     view_img=True,
                     shape="circle")

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 = heatmap_obj.generate_heatmap(im0, tracks)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import heatmap
import cv2

model = YOLO("yolov8n.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))

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("heatmap_output.avi",
                               cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),
                               fps,
                               (w, h))

line_points = [(20, 400), (1080, 404)]  # line for object counting

# Init heatmap
heatmap_obj = heatmap.Heatmap()
heatmap_obj.set_args(colormap=cv2.COLORMAP_PARULA,
                     imw=w,
                     imh=h,
                     view_img=True,
                     shape="circle",
                     count_reg_pts=line_points)

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 = heatmap_obj.generate_heatmap(im0, tracks)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import heatmap
import cv2

model = YOLO("yolov8n.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))

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("heatmap_output.avi",
                               cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),
                               fps,
                               (w, h))

# Define region points
region_points = [(20, 400), (1080, 404), (1080, 360), (20, 360)]

# Init heatmap
heatmap_obj = heatmap.Heatmap()
heatmap_obj.set_args(colormap=cv2.COLORMAP_PARULA,
                     imw=w,
                     imh=h,
                     view_img=True,
                     shape="circle",
                     count_reg_pts=region_points)

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 = heatmap_obj.generate_heatmap(im0, tracks)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import heatmap
import cv2

model = YOLO("yolov8s.pt")   # YOLOv8 custom/pretrained model

im0 = cv2.imread("path/to/image.png")  # path to image file
h, w = im0.shape[:2]  # image height and width

# Heatmap Init
heatmap_obj = heatmap.Heatmap()
heatmap_obj.set_args(colormap=cv2.COLORMAP_PARULA,
                     imw=w,
                     imh=h,
                     view_img=True,
                     shape="circle")

results = model.track(im0, persist=True)
im0 = heatmap_obj.generate_heatmap(im0, tracks=results)
cv2.imwrite("ultralytics_output.png", im0)
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import heatmap
import cv2

model = YOLO("yolov8n.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))

# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("heatmap_output.avi",
                               cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),
                               fps,
                               (w, h))

classes_for_heatmap = [0, 2]  # classes for heatmap

# Init heatmap
heatmap_obj = heatmap.Heatmap()
heatmap_obj.set_args(colormap=cv2.COLORMAP_PARULA,
                     imw=w,
                     imh=h,
                     view_img=True,
                     shape="circle")

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,
                         classes=classes_for_heatmap)

    im0 = heatmap_obj.generate_heatmap(im0, tracks)
    video_writer.write(im0)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

論争 set_args

名称 タイプ デフォルト 説明
view_img bool False ヒートマップでフレームを表示
colormap cv2.COLORMAP None ヒートマップ用の cv2.COLORMAP
imw int None ヒートマップの幅
imh int None ヒートマップの高さ
heatmap_alpha float 0.5 ヒートマップのアルファ値
count_reg_pts list None オブジェクトのカウント領域ポイント
count_txt_thickness int 2 カウント値 文字サイズ
count_txt_color RGB Color (0, 0, 0) オブジェクト・カウント・テキストの前景色
count_color RGB Color (255, 255, 255) オブジェクト・カウント・テキストの背景色
count_reg_color RGB Color (255, 0, 255) カウント領域の色
region_thickness int 5 カウント領域厚さ値
decay_factor float 0.99 特定時間後のヒートマップ領域除去の減衰係数
shape str circle ヒートマップの表示形状「rect」または「circle」をサポート
line_dist_thresh int 15 ラインカウンターのユークリッド距離のしきい値

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]。

ヒートマップ COLORMAPs

カラーマップ名 説明
cv::COLORMAP_AUTUMN 紅葉マップ
cv::COLORMAP_BONE 骨カラーマップ
cv::COLORMAP_JET ジェットカラー・マップ
cv::COLORMAP_WINTER 冬のカラーマップ
cv::COLORMAP_RAINBOW 虹色マップ
cv::COLORMAP_OCEAN 海の色マップ
cv::COLORMAP_SUMMER 夏色マップ
cv::COLORMAP_SPRING 春のカラーマップ
cv::COLORMAP_COOL クールなカラーマップ
cv::COLORMAP_HSV HSV(色相・彩度・明度)カラーマップ
cv::COLORMAP_PINK ピンクのカラーマップ
cv::COLORMAP_HOT ホットカラーマップ
cv::COLORMAP_PARULA パルーラ カラーマップ
cv::COLORMAP_MAGMA マグマ・カラーマップ
cv::COLORMAP_INFERNO インフェルノ カラーマップ
cv::COLORMAP_PLASMA プラズマカラーマップ
cv::COLORMAP_VIRIDIS ヴィリディス カラーマップ
cv::COLORMAP_CIVIDIS チヴィディス カラーマップ
cv::COLORMAP_TWILIGHT トワイライト・カラー・マップ
cv::COLORMAP_TWILIGHT_SHIFTED シフトトワイライトカラーマップ
cv::COLORMAP_TURBO ターボカラーマップ
cv::COLORMAP_DEEPGREEN ディープグリーンのカラーマップ

これらのカラーマップは、さまざまな色表現でデータを視覚化するためによく使われる。



作成日:2023-12-07 更新日:2024-02-03
作成者:glenn-jocher(7),AyushExel(1),chr043416@gmail.com(6),1579093407@qq.com(1)

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