Ultralytics YOLOv8 🚀を用いた異なる領域におけるオブジェクトのカウント

リージョンにおけるオブジェクトカウントとは？

を持つ領域における物体計数では、高度なコンピュータ・ビジョンを用いて、指定された領域内の物体の数を正確に決定する。 Ultralytics YOLOv8は、高度なコンピュータ・ビジョンを使用して、指定された領域内のオブジェクトの数を正確に決定する。このアプローチは、プロセスの最適化、セキュリティの強化、様々なアプリケーションの効率化に有効である。

見るんだ： Ultralytics YOLOv8 複数かつ移動可能な領域におけるオブジェクトのカウント

リージョンにおけるオブジェクトカウントの利点は？

• 精度と正確さ：高度なコンピュータビジョンにより、正確で精度の高いカウントを実現し、手作業にありがちなエラーを最小限に抑えます。
• 効率の向上：自動化されたオブジェクトカウントは、リアルタイムで結果を提供し、異なるアプリケーション間のプロセスを合理化することで、業務効率を向上させます。
• 汎用性と応用：地域における物体計数の汎用性により、製造や監視から交通監視に至るまで、様々な領域で応用が可能であり、その有用性と有効性の普及に寄与している。

実世界での応用

小売	マーケット・ストリート
各地域での人数の数え方Ultralytics YOLOv8	各地域における人混みのカウントUltralytics YOLOv8

 import cv2
 from ultralytics import solutions

 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))

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

 # pass region as dictionary
 region_points = {
     "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)],
     "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)]
 }

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

 # Init Object Counter
 region = solutions.RegionCounter(
     show=True,
     region=region_points,
     model="yolo11n.pt",
 )

 # Process video
 while cap.isOpened():
     success, im0 = cap.read()
     if not success:
         print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
         break
     im0 = region.count(im0)
     video_writer.write(im0)

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

議論 RegionCounter

以下はその表である。 RegionCounter という議論がある：

よくあるご質問

Ultralytics YOLOv8 を使った特定領域でのオブジェクトカウントとは？

を使った特定領域内の物体計数 Ultralytics YOLOv8は、高度なコンピュータビジョンを使用して、定義された領域内の物体の数を検出し、集計します。この精密な方法は、製造、監視、交通監視など様々な用途で効率と精度を高めます。

Ultralytics YOLOv8 でオブジェクトカウントのスクリプトを実行するには？

Ultralytics YOLOv8 でオブジェクト・カウントを実行するには、以下の手順に従ってください：

1. Ultralytics リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動する：

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
   cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter
   

2. 地域カウントスクリプトを実行する：

   python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img
   

その他のオプションについては、ラン・リージョン・カウントのセクションをご覧ください。

リージョンでのオブジェクトカウントにUltralytics YOLOv8 を使うべき理由は？

Ultralytics YOLOv8 をリージョン内のオブジェクトカウントに使用すると、いくつかの利点がある：

• 精度と正確さ：手作業でよく見られる誤差を最小限に抑えます。
• 効率の改善：リアルタイムの結果を提供し、プロセスを合理化します。
• 汎用性と応用性：様々な領域に適用され、実用性を高める。

より深い利点については、「利点」のセクションをご覧ください。

定義された領域は、ビデオ再生中に調整できますか？

Ultralytics YOLOv8 では、ビデオ再生中にリージョンをインタラクティブに移動できます。マウスの左ボタンでクリックしてドラッグするだけで、リージョンを再配置できます。この機能は、ダイナミックな環境での柔軟性を高めます。詳しくは、移動可能なリージョンのヒントセクションをご覧ください。

リージョンにおけるオブジェクトカウントの実際の応用例にはどのようなものがあるか？

Ultralytics YOLOv8 を使った物体計数は、実世界の数多くのシナリオに適用できる：

• 小売業通行量分析のための人数のカウント。
• マーケットストリート群集密度管理。

実世界での応用例をご覧ください。

📅作成 11ヶ月前 ✏️更新しました 7日前

コメント