Перейти к содержимому

Аналитика с помощью Ultralytics YOLOv8 📊.

Введение

Это руководство содержит исчерпывающий обзор трех основных типов визуализации данных: линейных графиков, гистограмм и круговых диаграмм. Каждый раздел включает в себя пошаговые инструкции и фрагменты кода о том, как создавать эти визуализации с помощью Python.

Визуальные образцы

Линейный график Барная стойка Круговая диаграмма
Линейный график Барная стойка Круговая диаграмма

Почему графики важны

  • Линейные графики идеально подходят для отслеживания изменений за короткие и длинные периоды, а также для сравнения изменений для нескольких групп за один и тот же период.
  • С другой стороны, столбчатые диаграммы подходят для сравнения количеств в разных категориях и демонстрации взаимосвязи между категорией и ее числовым значением.
  • Наконец, круговые диаграммы эффективны для иллюстрации пропорций между категориями и демонстрации частей целого.

Примеры аналитики

import cv2

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("line_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="line",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)
total_counts = 0
frame_count = 0

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()

    if success:
        frame_count += 1
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)

        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            for box in boxes:
                total_counts += 1

        analytics.update_line(frame_count, total_counts)

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

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

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))
out = cv2.VideoWriter("multiple_line_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="line",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
    max_points=200,
)

frame_count = 0
data = {}
labels = []

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()

    if success:
        frame_count += 1

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

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

            for box, track_id, cls in zip(boxes, track_ids, clss):
                # Store each class label
                if model.names[int(cls)] not in labels:
                    labels.append(model.names[int(cls)])

                # Store each class count
                if model.names[int(cls)] in data:
                    data[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    data[model.names[int(cls)]] = 0

        # update lines every frame
        analytics.update_multiple_lines(data, labels, frame_count)
        data = {}  # clear the data list for next frame
    else:
        break

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

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("pie_chart.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="pie",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)

clswise_count = {}

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)
        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
            for box, cls in zip(boxes, clss):
                if model.names[int(cls)] in clswise_count:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] = 1

            analytics.update_pie(clswise_count)
            clswise_count = {}

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

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

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("bar_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="bar",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)

clswise_count = {}

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)
        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
            for box, cls in zip(boxes, clss):
                if model.names[int(cls)] in clswise_count:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] = 1

            analytics.update_bar(clswise_count)
            clswise_count = {}

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

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

from ultralytics import YOLO, solutions

model = YOLO("yolov8s.pt")

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))

out = cv2.VideoWriter("area_plot.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, h))

analytics = solutions.Analytics(
    type="area",
    writer=out,
    im0_shape=(w, h),
    view_img=True,
)

clswise_count = {}
frame_count = 0

while cap.isOpened():
    success, frame = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = model.track(frame, persist=True, verbose=True)

        if results[0].boxes.id is not None:
            boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
            clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

            for box, cls in zip(boxes, clss):
                if model.names[int(cls)] in clswise_count:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] += 1
                else:
                    clswise_count[model.names[int(cls)]] = 1

        analytics.update_area(frame_count, clswise_count)
        clswise_count = {}
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        break

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

Аргумент Analytics

Вот таблица с Analytics аргументы:

Имя Тип По умолчанию Описание
type str None Тип данных или объекта.
im0_shape tuple None Форма исходного изображения.
writer cv2.VideoWriter None Объект для записи видеофайлов.
title str ultralytics Название для визуализации.
x_label str x Наклейка для оси х.
y_label str y Наклейка для оси y.
bg_color str white Фоновый цвет.
fg_color str black Цвет переднего плана.
line_color str yellow Цвет линий.
line_width int 2 Ширина линий.
fontsize int 13 Размер шрифта для текста.
view_img bool False Флаг для отображения изображения или видео.
save_img bool True Поставь флаг, чтобы сохранить изображение или видео.
max_points int 50 For multiple lines, total points drawn on frame, before deleting initial points.
points_width int 15 Width of line points highlighter.

Аргументы model.track

Имя Тип По умолчанию Описание
source im0 None исходный каталог для изображений или видео
persist bool False Сохранение треков между кадрами
tracker str botsort.yaml Метод отслеживания 'bytetrack' или 'botsort'
conf float 0.3 Порог доверия
iou float 0.5 Порог IOU
classes list None Фильтруй результаты по классам, то есть classes=0, или classes=[0,2,3]
verbose bool True Отображение результатов отслеживания объектов

Заключение

Понимание того, когда и как использовать различные типы визуализации, крайне важно для эффективного анализа данных. Линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы - это основные инструменты, которые помогут тебе более четко и эффективно передать историю твоих данных.



Created 2024-05-23, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (3), IvorZhu331 (1), RizwanMunawar (3)

Комментарии