Ultralytics YOLOv8 🚀を使ったインスタンスのセグメンテーションとトラッキング
インスタンス・セグメンテーションとは?
Ultralytics YOLOv8インスタンスセグメンテーションは、画像内の個々の物体を識別し、輪郭を描くことで、空間分布を詳細に理解する。セマンティック・セグメンテーションとは異なり、インスタンス・セグメンテーションでは、各オブジェクトに一意のラベルを付け、正確に区切る。
Ultralytics 、2種類のインスタンス・セグメンテーション・トラッキングが利用できる:
-
クラス・オブジェクトによるインスタンスのセグメンテーション:各クラスオブジェクトには、視覚的に明確に分離するために固有の色が割り当てられています。
-
オブジェクトトラックによるインスタンスセグメンテーション:すべてのトラックは明確な色で表現され、識別と追跡が容易になります。
見るんだ: オブジェクト・トラッキングを用いたインスタンス・セグメンテーションUltralytics YOLOv8
サンプル
インスタンスのセグメンテーション | インスタンス・セグメンテーション+オブジェクト・トラッキング |
---|---|
Ultralytics インスタンスのセグメンテーション | Ultralytics オブジェクト・トラッキングによるインスタンス・セグメンテーション 🔥 🔥 . |
インスタンスのセグメンテーションとトラッキング
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
論争
名称 | タイプ | デフォルト | 説明 |
---|---|---|---|
mask |
array |
None |
セグメンテーション・マスク座標 |
mask_color |
tuple |
(255, 0, 255) |
すべてのセグメント・ボックスのマスク・カラー |
det_label |
str |
None |
セグメント化されたオブジェクトのラベル |
track_label |
str |
None |
セグメント化され追跡されたオブジェクトのラベル |
注
お問い合わせは、Ultralytics Issue Sectionまたは下記のディスカッション・セクションまでお気軽にお寄せください。