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Ultralytics YOLO11을 사용한 분석

소개

이 가이드는 세 가지 기본 데이터 시각화 유형인 선 그래프, 막대 그래프, 원형 차트에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 각 섹션에는 python을 사용하여 이러한 시각화 자료를 만드는 방법에 대한 단계별 지침과 코드 스니펫이 포함되어 있습니다.



참고: Ultralytics를 사용하여 분석 그래프를 생성하는 방법 | 선 그래프, 막대 그래프, 영역 및 원형 차트

시각적 샘플

선 그래프 막대 플롯 원형 차트
선 그래프 막대 플롯 원형 차트

그래프가 중요한 이유

  • 선 그래프는 단기간 및 장기간에 걸친 변화를 추적하고 동일한 기간 동안 여러 그룹의 변화를 비교하는 데 적합합니다.
  • 반면에 막대 그래프는 여러 범주에 걸쳐 수량을 비교하고 범주와 해당 숫자 값 간의 관계를 표시하는 데 적합합니다.
  • 마지막으로 원형 차트는 범주 간의 비율을 설명하고 전체의 부분을 보여주는 데 효과적입니다.

Ultralytics YOLO를 사용한 분석

yolo solutions analytics show=True

# Pass the source
yolo solutions analytics source="path/to/video.mp4"

# Generate the pie chart
yolo solutions analytics analytics_type="pie" show=True

# Generate the bar plots
yolo solutions analytics analytics_type="bar" show=True

# Generate the area plots
yolo solutions analytics analytics_type="area" show=True

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

# Video writer
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(
    "analytics_output.avi",
    cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
    fps,
    (1280, 720),  # this is fixed
)

# Initialize analytics object
analytics = solutions.Analytics(
    show=True,  # display the output
    analytics_type="line",  # pass the analytics type, could be "pie", "bar" or "area".
    model="yolo11n.pt",  # path to the YOLO11 model file
    # classes=[0, 2],  # display analytics for specific detection classes
)

# Process video
frame_count = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = analytics(im0, frame_count)  # update analytics graph every frame

        # print(results)  # access the output

        out.write(results.plot_im)  # write the video file
    else:
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

Analytics 인수

다음은 Analytics 인수를 간략하게 설명하는 표입니다.

인수 유형 기본값 설명
model str None Ultralytics YOLO 모델 파일의 경로입니다.
analytics_type str line 그래프 유형 (예: line, bar, area또는 pie.

다양하게 활용할 수도 있습니다. track 다음의 인수들 Analytics 솔루션.

인수 유형 기본값 설명
tracker str 'botsort.yaml' 사용할 추적 알고리즘을 지정합니다 (예: bytetrack.yaml 또는 botsort.yaml.
conf float 0.3 검출에 대한 신뢰도 임계값을 설정합니다. 값이 낮을수록 더 많은 객체를 추적할 수 있지만 오탐지가 포함될 수 있습니다.
iou float 0.5 겹치는 검출을 필터링하기 위한 IoU (Intersection over Union) 임계값을 설정합니다.
classes list None 클래스 인덱스별로 결과를 필터링합니다. 예를 들어, classes=[0, 2, 3] 지정된 클래스만 추적합니다.
verbose bool True 추적 결과 표시를 제어하여 추적된 객체의 시각적 출력을 제공합니다.
device str None 추론을 위한 장치를 지정합니다 (예: cpu, cuda:0 또는 0). 사용자는 모델 실행을 위해 CPU, 특정 GPU 또는 기타 컴퓨팅 장치 중에서 선택할 수 있습니다.

또한 다음과 같은 시각화 인수가 지원됩니다.

인수 유형 기본값 설명
show bool False 만약 True, 어노테이션이 적용된 이미지나 비디오를 창에 표시합니다. 개발 또는 테스트 중 즉각적인 시각적 피드백에 유용합니다.
line_width None or int None 경계 상자의 선 너비를 지정합니다. 만약 None, 선 너비는 이미지 크기에 따라 자동으로 조정됩니다. 명확성을 위해 시각적 사용자 정의를 제공합니다.

결론

다양한 유형의 시각화를 언제, 어떻게 사용하는지 이해하는 것은 효과적인 데이터 분석에 매우 중요합니다. 선 그래프, 막대 그래프 및 원형 차트는 데이터의 스토리를 더 명확하고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 기본적인 도구입니다. Ultralytics YOLO11 Analytics 솔루션은 객체 감지 및 추적 결과에서 이러한 시각화를 생성하는 간소화된 방법을 제공하므로 시각적 데이터에서 의미 있는 통찰력을 더 쉽게 추출할 수 있습니다.

FAQ

Ultralytics YOLO11 분석을 사용하여 선 그래프를 만들려면 어떻게 해야 합니까?

Ultralytics YOLO11 분석을 사용하여 선 그래프를 만들려면 다음 단계를 따르십시오.

  1. YOLO11 모델을 로드하고 비디오 파일을 엽니다.
  2. 다음을 초기화합니다. Analytics 유형이 "line"으로 설정된 클래스입니다.
  3. 비디오 프레임을 반복하면서 프레임당 객체 수와 같은 관련 데이터로 선 그래프를 업데이트합니다.
  4. 선 그래프를 표시하는 출력 비디오를 저장합니다.

예시:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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))

out = cv2.VideoWriter(
    "ultralytics_analytics.avi",
    cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
    fps,
    (1280, 720),  # this is fixed
)

analytics = solutions.Analytics(
    analytics_type="line",
    show=True,
)

frame_count = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = analytics(im0, frame_count)  # update analytics graph every frame
        out.write(results.plot_im)  # write the video file
    else:
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

다음 구성에 대한 자세한 내용은 Analytics 클래스를 참조하십시오. Ultralytics YOLO11을 사용한 분석 섹션에서 확인할 수 있습니다.

막대 그래프를 만드는 데 Ultralytics YOLO11을 사용하면 어떤 이점이 있습니까?

Ultralytics YOLO11을 사용하여 막대 그래프를 만들면 다음과 같은 여러 이점이 있습니다.

  1. 실시간 데이터 시각화: 객체 감지 결과를 막대 그래프에 완벽하게 통합하여 동적으로 업데이트합니다.
  2. 사용 편의성: 간단한 API 및 기능을 통해 데이터를 쉽게 구현하고 시각화할 수 있습니다.
  3. 맞춤 설정: 특정 요구 사항에 맞게 제목, 레이블, 색상 등을 사용자 정의합니다.
  4. 효율성: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 비디오 처리 중에 실시간으로 플롯을 업데이트합니다.

다음 예제를 사용하여 막대 그래프를 생성합니다.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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))

out = cv2.VideoWriter(
    "ultralytics_analytics.avi",
    cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
    fps,
    (1280, 720),  # this is fixed
)

analytics = solutions.Analytics(
    analytics_type="bar",
    show=True,
)

frame_count = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = analytics(im0, frame_count)  # update analytics graph every frame
        out.write(results.plot_im)  # write the video file
    else:
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

자세한 내용은 가이드의 막대 그래프 섹션을 참조하십시오.

데이터 시각화 프로젝트에서 원형 차트를 만드는 데 Ultralytics YOLO11을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

Ultralytics YOLO11은 다음과 같은 이유로 원형 차트 작성에 탁월한 선택입니다.

  1. 객체 감지와의 통합: 객체 감지 결과를 원형 차트에 직접 통합하여 즉각적인 통찰력을 얻으십시오.
  2. 사용자 친화적인 API: 최소한의 코드로 간편하게 설정하고 사용할 수 있습니다.
  3. 맞춤형: 색상, 레이블 등을 위한 다양한 사용자 정의 옵션.
  4. 실시간 업데이트: 실시간으로 데이터를 처리하고 시각화합니다. 이는 비디오 분석 프로젝트에 이상적입니다.

다음은 간단한 예입니다.

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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))

out = cv2.VideoWriter(
    "ultralytics_analytics.avi",
    cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
    fps,
    (1280, 720),  # this is fixed
)

analytics = solutions.Analytics(
    analytics_type="pie",
    show=True,
)

frame_count = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = analytics(im0, frame_count)  # update analytics graph every frame
        out.write(results.plot_im)  # write the video file
    else:
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

자세한 내용은 가이드의 원형 차트 섹션을 참조하십시오.

Ultralytics YOLO11을 사용하여 객체를 추적하고 시각화 자료를 동적으로 업데이트할 수 있습니까?

예, Ultralytics YOLO11을 사용하여 객체를 추적하고 시각화 자료를 동적으로 업데이트할 수 있습니다. 실시간으로 여러 객체 추적을 지원하며 추적된 객체 데이터를 기반으로 선 그래프, 막대 그래프, 원형 차트와 같은 다양한 시각화 자료를 업데이트할 수 있습니다.

선 그래프 추적 및 업데이트 예:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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))

out = cv2.VideoWriter(
    "ultralytics_analytics.avi",
    cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
    fps,
    (1280, 720),  # this is fixed
)

analytics = solutions.Analytics(
    analytics_type="line",
    show=True,
)

frame_count = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = analytics(im0, frame_count)  # update analytics graph every frame
        out.write(results.plot_im)  # write the video file
    else:
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

전체 기능에 대한 자세한 내용은 추적 섹션을 참조하십시오.

Ultralytics YOLO11은 OpenCV 및 TensorFlow와 같은 다른 객체 감지 솔루션과 어떤 차별성이 있습니까?

Ultralytics YOLO11은 여러 가지 이유로 OpenCV 및 TensorFlow와 같은 다른 객체 감지 솔루션과 차별화됩니다.

  1. 최첨단 정확도: YOLO11은 객체 감지, 분할 및 분류 작업에서 뛰어난 정확도를 제공합니다.
  2. 사용 편의성: 사용자 친화적인 API를 통해 광범위한 코딩 없이도 빠른 구현 및 통합이 가능합니다.
  3. 실시간 성능: 고속 추론에 최적화되어 실시간 애플리케이션에 적합합니다.
  4. 다양한 응용 분야: 멀티 객체 추적, 사용자 정의 모델 학습, ONNX, TensorRT 및 CoreML과 같은 다양한 형식으로 내보내기를 포함한 다양한 작업을 지원합니다.
  5. 포괄적인 문서: 모든 단계를 안내하는 광범위한 문서 및 블로그 자료를 제공합니다.

자세한 비교 및 사용 사례는 Ultralytics 블로그를 참조하십시오.



📅 1년 전에 생성됨 ✏️ 6개월 전에 업데이트됨
RizwanMunawar glenn-jocher MatthewNoyce lakshanthad UltralyticsAssistant IvorZhu331

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