다음을 사용하여 거리 계산 Ultralytics YOLO11

Q: How do I calculate distances between objects using Ultralytics YOLO11?

Ultralytics YOLO11 을 사용하여 객체 간의 거리를 계산하려면 감지된 객체의 바운딩 박스 중심을 식별해야 합니다. 이 과정에는 Ultralytics' 솔루션 모듈에서 DistanceCalculation 클래스를 초기화하고 모델의 추적 출력을 사용하여 거리를 계산하는 것이 포함됩니다. 거리 계산 예제에서 구현을 참조할 수 있습니다.

거리 계산이란 무엇인가요?

두 물체 사이의 간격을 측정하는 것을 지정된 공간 내에서 거리 계산이라고 합니다. 의 경우 Ultralytics YOLO11의 경우 사용자가 강조 표시한 경계 상자의 거리를 계산하기 위해 경계 상자 중심이 사용됩니다.

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비주얼

다음을 사용하여 거리 계산 Ultralytics YOLO11

거리 계산의 장점은?

현지화 정밀도: 컴퓨터 비전 작업에서 정확한 공간 위치 파악을 향상시킵니다.
크기 추정: 더 나은 컨텍스트 이해를 위해 개체 크기를 추정할 수 있습니다.

거리 계산

마우스 왼쪽 버튼으로 두 개의 경계 상자를 클릭하여 거리를 계산합니다.

YOLO11 을 사용한 거리 계산 예시

비디오 스트림

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))

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

# Init distance-calculation obj
distance = solutions.DistanceCalculation(model="yolo11n.pt", show=True)

# 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 = distance.calculate(im0)
    video_writer.write(im0)

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

참고

마우스 오른쪽 클릭하면 그려진 모든 점이 삭제됩니다.
마우스 왼쪽 클릭으로 점을 그릴 수 있습니다.

거리는 추정치입니다.

Distance will be an estimate and may not be fully accurate, as it is calculated using 2-dimensional data, which lacks information about the object's depth.

인수 `DistanceCalculation()`

`Name`	`Type`	`Default`	설명
`model`	`str`	`None`	Ultralytics YOLO 모델 파일 경로
`line_width`	`int`	`2`	경계 상자의 선 두께입니다.
`show`	`bool`	`False`	비디오 스트림 표시 여부를 제어하는 플래그입니다.

인수 `model.track`

인수	유형	기본값	설명
`source`	`str`	`None`	이미지 또는 동영상의 소스 디렉터리를 지정합니다. 파일 경로 및 URL을 지원합니다.
`persist`	`bool`	`False`	프레임 간 오브젝트를 지속적으로 추적하여 비디오 시퀀스 전체에서 ID를 유지할 수 있습니다.
`tracker`	`str`	`botsort.yaml`	사용할 추적 알고리즘을 지정합니다(예, `bytetrack.yaml` 또는 `botsort.yaml`.
`conf`	`float`	`0.3`	탐지 신뢰 임계값을 설정합니다. 값이 낮을수록 더 많은 개체를 추적할 수 있지만 오탐이 포함될 수 있습니다.
`iou`	`float`	`0.5`	중복 감지를 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 결과의 표시를 제어하여 추적된 개체의 시각적 출력을 제공합니다.

자주 묻는 질문

Ultralytics YOLO11 을 사용하여 객체 간 거리를 계산하려면 어떻게 하나요?

다음을 사용하여 개체 간 거리를 계산하려면 Ultralytics YOLO11를 사용하여 감지된 객체의 경계 상자 중심을 식별해야 합니다. 이 프로세스에는 DistanceCalculation 클래스에서 Ultralytics' solutions 모듈을 호출하고 모델의 추적 출력을 사용하여 거리를 계산합니다. 구현은 거리 계산 예시.

Ultralytics YOLO11 으로 거리 계산을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

Ultralytics YOLO11 으로 거리 계산을 사용하면 몇 가지 장점이 있습니다:

현지화 정밀도: 객체에 정확한 공간 위치를 제공합니다.
크기 추정: 물리적 크기를 추정하여 맥락을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
장면 이해: 3D 장면 이해도를 향상시켜 자율 주행 및 감시와 같은 애플리케이션에서 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

Ultralytics YOLO11 으로 실시간 동영상 스트림에서 거리 계산을 수행할 수 있나요?

예, Ultralytics YOLO11 을 사용하여 실시간 동영상 스트림에서 거리 계산을 수행할 수 있습니다. 이 과정에는 다음을 사용하여 비디오 프레임을 캡처하는 것이 포함됩니다. OpenCV실행 중 YOLO11 물체 감지를 사용하여 DistanceCalculation 클래스를 사용하여 연속 프레임에서 오브젝트 간의 거리를 계산할 수 있습니다. 자세한 구현 방법은 비디오 스트림 예시.