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Segmentação e rastreio de instâncias utilizando Ultralytics YOLOv8 🚀

O que é a segmentação de instâncias?

Ultralytics YOLOv8 A segmentação de instâncias envolve a identificação e o contorno de objectos individuais numa imagem, fornecendo uma compreensão detalhada da distribuição espacial. Ao contrário da segmentação semântica, rotula de forma única e delineia com precisão cada objeto, o que é crucial para tarefas como a deteção de objectos e a imagiologia médica.

Há dois tipos de rastreamento de segmentação de instância disponíveis no pacote Ultralytics :

  • Segmentação de instâncias com objectos de classe: A cada objeto de classe é atribuída uma cor única para uma separação visual clara.

  • Segmentação de instâncias com rastos de objectos: Cada rasto é representado por uma cor distinta, facilitando a identificação e o seguimento.



Observa: Segmentação de instâncias com rastreio de objectos utilizando Ultralytics YOLOv8

Amostras

Segmentação de instâncias Segmentação de instâncias + Seguimento de objectos
Ultralytics Segmentação de instâncias Ultralytics Segmentação de instâncias com seguimento de objectos
Ultralytics Segmentação de instâncias 😍 Ultralytics Segmentação de instâncias com seguimento de objectos 🔥

Segmentação e acompanhamento de instâncias

import cv2
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # segmentation model
names = model.model.names
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
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("instance-segmentation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = model.predict(im0)
    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    if results[0].masks is not None:
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        masks = results[0].masks.xy
        for mask, cls in zip(masks, clss):
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=colors(int(cls), True), det_label=names[int(cls)])

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
from collections import defaultdict

import cv2
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

track_history = defaultdict(lambda: [])

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # segmentation model
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
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("instance-segmentation-object-tracking.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

while True:
    ret, im0 = cap.read()
    if not ret:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    results = model.track(im0, persist=True)

    if results[0].boxes.id is not None and results[0].masks is not None:
        masks = results[0].masks.xy
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()

        for mask, track_id in zip(masks, track_ids):
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=colors(track_id, True), track_label=str(track_id))

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation-object-tracking", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

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

seg_bbox Argumentos

Nome Tipo Predefinição Descrição
mask array None Coordenadas da máscara de segmentação
mask_color tuple (255, 0, 255) Cor da máscara para cada caixa segmentada
det_label str None Etiqueta para o objeto segmentado
track_label str None Etiqueta para o objeto segmentado e seguido

Nota

Se tiveres dúvidas, não hesites em colocar as tuas questões na secçãoUltralytics ou na secção de discussão mencionada abaixo.



Criado em 2023-12-18, Atualizado em 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (7), RizwanMunawar (2)

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