Mapeamento de Objetos com Visão VisionEye usando Ultralytics YOLO26 🚀

O que é o Mapeamento de Objetos VisionEye?

Ultralytics YOLO26 VisionEye oferece aos computadores a capacidade de identificar e localizar objetos, simulando a precisão de observação do olho humano. Essa funcionalidade permite que computadores discernam e foquem em objetos específicos, de forma muito semelhante à maneira como o olho humano observa detalhes a partir de um ponto de vista específico.

# Monitor objects position with visioneye
yolo solutions visioneye show=True

# Pass a source video
yolo solutions visioneye source="path/to/video.mp4"

# Monitor the specific classes
yolo solutions visioneye classes="[0, 5]"

Argumentos do VisionEye

Aqui está uma tabela com os argumentos do VisionEye:

Você também pode utilizar vários argumentos de track dentro da solução VisionEye:

Além disso, alguns argumentos de visualização são suportados, conforme listado abaixo:

Como o VisionEye funciona

O VisionEye funciona estabelecendo um ponto de visão fixo no quadro e desenhando linhas desse ponto até os objetos detectados. Isso simula como a visão humana foca em múltiplos objetos a partir de um único ponto de vista. A solução usa rastreamento de objetos para manter a identificação consistente dos objetos entre quadros, criando uma representação visual da relação espacial entre o observador (ponto de visão) e os objetos na cena.

O método process na classe VisionEye realiza várias operações importantes:

1. Extrai rastreamentos (caixas delimitadoras, classes e máscaras) da imagem de entrada
2. Cria um anotador para desenhar caixas delimitadoras e rótulos
3. Para cada objeto detectado, desenha um rótulo de caixa e cria uma linha de visão a partir do ponto de visão
4. Retorna a imagem anotada com estatísticas de rastreamento

Essa abordagem é particularmente útil para aplicações que exigem consciência espacial e visualização de relacionamento de objetos, como sistemas de vigilância, navegação autônoma e instalações interativas.

Aplicações do VisionEye

O mapeamento de objetos VisionEye tem inúmeras aplicações práticas em diversos setores:

• Segurança e Vigilância: Monitore vários objetos de interesse a partir de uma posição fixa de câmera
• Análise de Varejo: Rastreie padrões de movimento de clientes em relação a displays da loja
• Análise Esportiva: Analise o posicionamento e o movimento dos jogadores da perspectiva de um treinador
• Veículos Autônomos: Visualize como um veículo "enxerga" e prioriza objetos em seu ambiente
• Interação Humano-Computador: Crie interfaces mais intuitivas que respondam a relações espaciais

Ao combinar o VisionEye com outras soluções da Ultralytics, como cálculo de distância ou estimativa de velocidade, você pode construir sistemas abrangentes que não apenas rastreiam objetos, mas também entendem suas relações espaciais e comportamentos.

Nota

Para qualquer dúvida, fique à vontade para postar suas perguntas na Seção de Issues do Ultralytics ou na seção de discussão mencionada abaixo.

FAQ

Como começo a usar o Mapeamento de Objetos VisionEye com Ultralytics YOLO26?

Para começar a usar o Mapeamento de Objetos VisionEye com Ultralytics YOLO26, primeiro, você precisará instalar o pacote Ultralytics YOLO via pip. Em seguida, você pode usar o código de exemplo fornecido na documentação para configurar a detecção de objetos com o VisionEye. Aqui está um exemplo simples para você começar:

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))
video_writer = cv2.VideoWriter("vision-eye-mapping.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Init vision eye object
visioneye = solutions.VisionEye(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n.pt",  # use any model that Ultralytics supports, e.g., YOLOv10
    classes=[0, 2],  # generate visioneye view for specific classes
)

# 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

    results = visioneye(im0)

    print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the video file

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

Por que devo usar o Ultralytics YOLO26 para mapeamento e rastreamento de objetos?

O Ultralytics YOLO26 é reconhecido por sua velocidade, precisão e facilidade de integração, tornando-o uma das melhores escolhas para mapeamento e rastreamento de objetos. As principais vantagens incluem:

1. Desempenho de Ponta: Oferece alta precisão na detecção de objetos em tempo real.
2. Flexibilidade: Suporta várias tarefas, como detecção, rastreamento e cálculo de distância.
3. Comunidade e Suporte: Documentação extensa e uma comunidade ativa no GitHub para solução de problemas e melhorias.
4. Facilidade de Uso: A API intuitiva simplifica tarefas complexas, permitindo rápida implementação e iteração.

Para mais informações sobre aplicações e benefícios, confira a documentação do Ultralytics YOLO26.

Como posso integrar o VisionEye com outras ferramentas de aprendizado de máquina como Comet ou ClearML?

O Ultralytics YOLO26 pode ser integrado perfeitamente a várias ferramentas de aprendizado de máquina, como Comet e ClearML, aprimorando o rastreamento de experimentos, a colaboração e a reprodutibilidade. Siga os guias detalhados sobre como usar o YOLOv5 com Comet e integrar o YOLO26 com ClearML para começar.

Para mais explorações e exemplos de integração, confira nosso Guia de Integrações da Ultralytics.