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Mapeamento de objectos VisionEye View utilizando Ultralytics YOLOv8 🚀

O que é o mapeamento de objectos VisionEye?

Ultralytics YOLOv8 O VisionEye oferece a capacidade de os computadores identificarem e localizarem objectos, simulando a precisão de observação do olho humano. Esta funcionalidade permite aos computadores discernir e focar objectos específicos, de forma muito semelhante à forma como o olho humano observa os detalhes de um determinado ponto de vista.

Amostras

VisionEye View VisionEye View com seguimento de objectos
VisionEye Ver mapeamento de objectos utilizando Ultralytics YOLOv8 VisionEye View Object Mapping com Object Tracking usando Ultralytics YOLOv8
VisionEye Ver mapeamento de objectos utilizando Ultralytics YOLOv8 VisionEye View Object Mapping com Object Tracking usando Ultralytics YOLOv8

Mapeamento de objectos VisionEye utilizando YOLOv8

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

model = YOLO("yolov8n.pt")
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('visioneye-pinpoint.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), fps, (w, h))

center_point = (-10, 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)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    for box, cls in zip(boxes, clss):
        annotator.box_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(int(cls)))
        annotator.visioneye(box, center_point)

    out.write(im0)
    cv2.imshow("visioneye-pinpoint", im0)

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

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
import cv2
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import colors, Annotator

model = YOLO("yolov8n.pt")
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('visioneye-pinpoint.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), fps, (w, h))

center_point = (-10, 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)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()

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

        for box, track_id in zip(boxes, track_ids):
            annotator.box_label(box, label=str(track_id), color=colors(int(track_id)))
            annotator.visioneye(box, center_point)

    out.write(im0)
    cv2.imshow("visioneye-pinpoint", im0)

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

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

visioneye Argumentos

Nome Tipo Predefinição Descrição
color tuple (235, 219, 11) Cor do centróide da linha e do objeto
pin_color tuple (255, 0, 255) VisionEye cor exacta
thickness int 2 aponta para a espessura da linha do objeto
pins_radius int 10 Raio do círculo do ponto de referência e do centroide do objeto

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 2024-01-15
Autores: glenn-jocher (5), chr043416@gmail.com (1)

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