Вычисление расстояния с помощью Ultralytics YOLOv8 🚀.
Что такое вычисление расстояния?
Измерение промежутка между двумя объектами известно как вычисление расстояния в заданном пространстве. В случае с Ultralytics YOLOv8для вычисления расстояния до выделенных пользователем границ используется центроид ограничительного поля.
Смотри: Вычисление расстояния с помощью Ultralytics YOLOv8
Визуалы
Вычисление расстояния с помощью Ultralytics YOLOv8 |
---|
Преимущества расчета расстояний?
- Точность локализации: Повышает точность пространственного позиционирования в задачах компьютерного зрения.
- Оценка размеров: Позволяет оценить физические размеры для лучшего понимания контекста.
- Понимание сцены: Способствует трехмерному пониманию окружающей обстановки для улучшения принятия решений.
Расчет расстояния
- Щелкни левой кнопкой мыши на любых двух ограничивающих границах, чтобы рассчитать расстояние
Вычисление расстояния с помощью YOLOv8 Пример
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()
Примечание
- Щелчок правой кнопкой мыши удалит все нарисованные точки
- Левый клик мыши можно использовать для рисования точек
Необязательные аргументы set_args
Имя | Тип | По умолчанию | Описание |
---|---|---|---|
names |
dict |
None |
Названия классов |
view_img |
bool |
False |
Отображение кадров с подсчетами |
line_thickness |
int |
2 |
Увеличьте толщину ограничительных рамок |
line_color |
RGB |
(255, 255, 0) |
Цвет линии для отображения центроидов на двух ограничительных коробках |
centroid_color |
RGB |
(255, 0, 255) |
Цвет центроида для каждого ограничительного поля |
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 |