Ultralytics YOLO 🚀を使用した、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？

Object counting in regions with Ultralytics YOLO11 involves precisely determining the number of objects within specified areas using advanced computer vision. This approach is valuable for optimizing processes, enhancing security, and improving efficiency in various applications.

見るんだ： Ultralytics YOLO11 |Ultralytics ソリューション 🚀を使用した、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、様々な領域で適用可能であり、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
People Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11	Crowd Counting in Different Region using Ultralytics YOLO11

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, 400), (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 RegionCounter
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

What is object counting in specified regions using Ultralytics YOLO11?

Object counting in specified regions with Ultralytics YOLO11 involves detecting and tallying the number of objects within defined areas using advanced computer vision. This precise method enhances efficiency and accuracy across various applications like manufacturing, surveillance, and traffic monitoring.

How do I run the region based object counting script with Ultralytics YOLO11?

Follow these steps to run object counting in Ultralytics YOLO11:

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。

Why should I use Ultralytics YOLO11 for object counting in regions?

Using Ultralytics YOLO11 for object counting in regions offers several advantages:

• 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。

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？

Object counting with Ultralytics YOLO11 can be applied to numerous real-world scenarios:

• 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：1年前 ✏️更新 20日前

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