Cálculo da distância utilizando Ultralytics YOLOv8 🚀
O que é o cálculo da distância?
A medição da distância entre dois objectos é conhecida como cálculo de distância dentro de um determinado espaço. No caso do Ultralytics YOLOv8o centróide da caixa delimitadora é utilizado para calcular a distância das caixas delimitadoras destacadas pelo utilizador.
Observa: Cálculo da distância utilizando Ultralytics YOLOv8
Visuais
Cálculo da distância utilizando Ultralytics YOLOv8 |
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Vantagens do cálculo da distância?
- Precisão de localização: Melhora o posicionamento espacial preciso em tarefas de visão computacional.
- Estimativa de tamanho: Permite estimar tamanhos físicos para uma melhor compreensão contextual.
- Compreensão da cena: Contribui para uma compreensão 3D do ambiente para melhorar a tomada de decisões.
Cálculo da distância
- Clica em quaisquer duas caixas delimitadoras com o botão esquerdo do rato para calcular a distância
Cálculo da distância utilizando YOLOv8 Exemplo
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import distance_calculation
import cv2
model = YOLO("yolov8n.pt")
names = model.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))
# Video writer
video_writer = cv2.VideoWriter("distance_calculation.avi",
cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),
fps,
(w, h))
# Init distance-calculation obj
dist_obj = distance_calculation.DistanceCalculation()
dist_obj.set_args(names=names, view_img=True)
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
break
tracks = model.track(im0, persist=True, show=False)
im0 = dist_obj.start_process(im0, tracks)
video_writer.write(im0)
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
Nota
- Clica com o botão direito do rato para apagar todos os pontos desenhados
- O clique esquerdo do rato pode ser utilizado para desenhar pontos
Argumentos opcionais set_args
Nome | Tipo | Predefinição | Descrição |
---|---|---|---|
names |
dict |
None |
Nomes de classes |
view_img |
bool |
False |
Apresenta quadros com contagens |
line_thickness |
int |
2 |
Aumenta a espessura das caixas delimitadoras |
line_color |
RGB |
(255, 255, 0) |
Cor da linha para o mapeamento de centróides em duas caixas delimitadoras |
centroid_color |
RGB |
(255, 0, 255) |
Cor do centróide para cada caixa delimitadora |
Argumentos model.track
Nome | Tipo | Predefinição | Descrição |
---|---|---|---|
source |
im0 |
None |
diretório de origem para imagens ou vídeos |
persist |
bool |
False |
persistência de faixas entre fotogramas |
tracker |
str |
botsort.yaml |
Método de rastreio 'bytetrack' ou 'botsort' |
conf |
float |
0.3 |
Limiar de confiança |
iou |
float |
0.5 |
Limiar IOU |
classes |
list |
None |
filtra os resultados por classe, ou seja, classes=0, ou classes=[0,2,3] |
verbose |
bool |
True |
Apresenta os resultados do rastreio de objectos |
Criado em 2024-01-05, Atualizado em 2024-03-01
Autores: RizwanMunawar (5), glenn-jocher (2), AyushExel (1)