オブジェクトの切り抜きUltralytics YOLO11

オブジェクトの切り抜きとは？

によるオブジェクトの切り出し Ultralytics YOLO11でのオブジェクトの切り出しは、画像やビデオから検出された特定のオブジェクトを分離し、抽出することです。YOLO11 のモデル機能を利用して物体を正確に識別し、輪郭を描くことで、さらなる分析や操作のための正確な切り出しが可能になります。

見るんだ： オブジェクトの切り抜きUltralytics YOLO

オブジェクトクロッピングの利点

• フォーカス分析:YOLO11 は、ターゲットを絞ったオブジェクトの切り出しを容易にし、シーン内の個々のアイテムの詳細な検査や処理を可能にします。
• データ量の削減：関連性のあるオブジェクトのみを抽出することで、オブジェクトの切り出しはデータサイズを最小化するのに役立ち、保存、送信、またはその後の計算タスクを効率化する。
• 精度の向上：YOLO11 のオブジェクト検出 精度は、切り取られたオブジェクトが空間的な関係を維持することを保証し、詳細な分析のために視覚情報の完全性を維持します。

ビジュアル

空港の手荷物
空港のベルトコンベアーでスーツケースが切り取られる。Ultralytics YOLO11

import os

import cv2

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

model = YOLO("yolo11n.pt")
names = model.names

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))

crop_dir_name = "ultralytics_crop"
if not os.path.exists(crop_dir_name):
    os.mkdir(crop_dir_name)

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

idx = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = model.predict(im0, show=False)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().tolist()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
    annotator = Annotator(im0, line_width=2, example=names)

    if boxes is not None:
        for box, cls in zip(boxes, clss):
            idx += 1
            annotator.box_label(box, color=colors(int(cls), True), label=names[int(cls)])

            crop_obj = im0[int(box[1]) : int(box[3]), int(box[0]) : int(box[2])]

            cv2.imwrite(os.path.join(crop_dir_name, str(idx) + ".png"), crop_obj)

    cv2.imshow("ultralytics", im0)
    video_writer.write(im0)

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

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

議論 model.predict

よくあるご質問

Ultralytics YOLO11 におけるオブジェクトの切り抜きとは何ですか？

を使ったオブジェクトの切り出しでは、 の検出機能に基づいて、画像やビデオから特定のオブジェクトを分離して抽出する。 Ultralytics YOLO11を使ったオブジェクトの切り出しでは、YOLO11 の検出能力に基づいて、画像やビデオから特定のオブジェクトを分離して抽出する。このプロセスでは、YOLO11 を活用することで、集中的な分析、データ量の削減、精度の向上が可能になり、高い精度でオブジェクトを識別し、それに応じて切り抜くことができます。詳細なチュートリアルについては、オブジェクトの切り抜き例を参照してください。

なぜ他のソリューションではなく、Ultralytics YOLO11 。

Ultralytics YOLO11 は、その精度、スピード、使いやすさで際立っています。詳細で正確なオブジェクトの検出とトリミングが可能で、集中的な分析や高いデータ完全性を必要とするアプリケーションに不可欠である。さらに、YOLO11 は、OpenVINO やTensorRT のようなツールとシームレスに統合され、リアルタイム機能と多様なハードウェア上での最適化を必要とするデプロイメントに対応します。モデルのエクスポートに関するガイドで、その利点をご覧ください。

オブジェクトの切り抜きでデータセットのデータ量を減らすには？

Ultralytics YOLO11 を使って画像や動画から関連するオブジェクトだけを切り抜くことで、データサイズを大幅に削減し、保存や処理の効率を上げることができます。このプロセスでは、モデルをトレーニングして特定のオブジェクトを検出し、その結果を使用してこれらの部分のみを切り抜いて保存します。Ultralytics YOLO11 の機能を活用するための詳細については、クイックスタートガイドをご覧ください。

Ultralytics YOLO11 、リアルタイムのビデオ解析やオブジェクトの切り出しに使用できますか？

はい、Ultralytics YOLO11 、リアルタイムのビデオフィードを処理して、動的にオブジェクトを検出し、切り抜くことができます。このモデルの高速推論機能は、監視、スポーツ分析、自動検査システムなどのリアルタイムアプリケーションに最適です。トラッキングモードと予測モードをチェックして、リアルタイム処理の実装方法を理解しましょう。

YOLO11 、オブジェクトのトリミングを効率的に実行するためのハードウェア要件は？

Ultralytics YOLO11 は、CPU とGPU の両方の環境に最適化されているが、最適なパフォーマ ンスを得るためには、特にリアルタイムまたは大量の推論を行う場合には、専用のGPU （NVIDIA Tesla、RTXシリーズなど）を推奨する。軽量デバイスへの展開には、CoreML foriOS または TFLite forAndroid の使用を検討してください。サポートされるデバイスとフォーマットの詳細は、モデル展開オプションに記載されています。

📅作成：1年前 ✏️更新しました 3ヶ月前

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