Перейти к содержимому

VisionEye View Object Mapping с помощью Ultralytics YOLOv8 🚀.

Что такое объектное отображение VisionEye?

Ultralytics YOLOv8 VisionEye позволяет компьютерам идентифицировать и точно определять объекты, имитируя точность наблюдения человеческого глаза. Эта функциональность позволяет компьютерам различать и фокусироваться на конкретных объектах, подобно тому, как человеческий глаз замечает детали с определенной точки зрения.

Образцы

Видение глаз VisionEye View с функцией отслеживания объектов
VisionEye View Object Mapping с помощью Ultralytics YOLOv8 VisionEye View Object Mapping с отслеживанием объектов с помощью Ultralytics YOLOv8
VisionEye View Object Mapping с помощью Ultralytics YOLOv8 VisionEye View Object Mapping с отслеживанием объектов с помощью Ultralytics YOLOv8

Картирование объектов VisionEye с помощью 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 Аргументы

Имя Тип По умолчанию Описание
color tuple (235, 219, 11) Цвет линии и центроида объекта
pin_color tuple (255, 0, 255) VisionEye pinpoint color
thickness int 2 Толщина линии, ведущей к объекту
pins_radius int 10 Радиус окружности точки и центроида объекта

Примечание

По всем вопросам не стесняйся писать в разделе вопросовUltralytics или в разделе обсуждений, который указан ниже.



Создано 2023-12-18, Обновлено 2024-01-15
Авторы: glenn-jocher (5), chr043416@gmail.com (1)

Комментарии