Analytics kullanarak Ultralytics YOLOv8 📊

Giriş

Bu kılavuz, üç temel veri görselleştirme türüne kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır: çizgi grafikler, çubuk grafikler ve pasta grafikler. Her bölüm, Python adresini kullanarak bu görselleştirmelerin nasıl oluşturulacağına dair adım adım talimatlar ve kod parçacıkları içermektedir.

Görsel Örnekler

Çizgi Grafiği	Çubuk Arsa	Pasta Grafiği

Grafikler Neden Önemlidir?

Çizgi grafikler, kısa ve uzun dönemlerdeki değişiklikleri izlemek ve aynı dönemde birden fazla grup için değişiklikleri karşılaştırmak için idealdir.
Öte yandan çubuk grafikler, farklı kategorilerdeki miktarları karşılaştırmak ve bir kategori ile sayısal değeri arasındaki ilişkileri göstermek için uygundur.
Son olarak, pasta grafikler kategoriler arasındaki oranları göstermek ve bir bütünün parçalarını göstermek için etkilidir.

Analitik Örnekler

Çizgi GrafiğiMultiple LinesPasta GrafiğiÇubuk ArsaArea chart

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()

Tartışma `Analytics`

İşte bir tablo Analytics Argümanlar:

İsim	Tip	Varsayılan	Açıklama
`type`	`str`	`None`	Veri veya nesne türü.
`im0_shape`	`tuple`	`None`	İlk görüntünün şekli.
`writer`	`cv2.VideoWriter`	`None`	Video dosyalarını yazmak için nesne.
`title`	`str`	`ultralytics`	Görselleştirme için başlık.
`x_label`	`str`	`x`	X ekseni için etiket.
`y_label`	`str`	`y`	Y ekseni için etiket.
`bg_color`	`str`	`white`	Arka plan rengi.
`fg_color`	`str`	`black`	Ön plan rengi.
`line_color`	`str`	`yellow`	Çizgilerin rengi.
`line_width`	`int`	`2`	Çizgilerin genişliği.
`fontsize`	`int`	`13`	Metin için yazı tipi boyutu.
`view_img`	`bool`	`False`	Görüntüyü veya videoyu görüntülemek için bayrak.
`save_img`	`bool`	`True`	Görüntüyü veya videoyu kaydetmek için işaretleyin.
`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.

Argümanlar `model.track`

İsim	Tip	Varsayılan	Açıklama
`source`	`im0`	`None`	resimler veya videolar için kaynak dizin
`persist`	`bool`	`False`	kareler arasında kalıcı izler
`tracker`	`str`	`botsort.yaml`	İzleme yöntemi 'bytetrack' veya 'botsort'
`conf`	`float`	`0.3`	Güven Eşiği
`iou`	`float`	`0.5`	IOU Eşiği
`classes`	`list`	`None`	sonuçları sınıfa göre filtreleyin, yani classes=0 veya classes=[0,2,3]
`verbose`	`bool`	`True`	Nesne izleme sonuçlarını görüntüleme

Sonuç

Farklı görselleştirme türlerinin ne zaman ve nasıl kullanılacağını anlamak, etkili veri analizi için çok önemlidir. Çizgi grafikler, çubuk grafikler ve pasta grafikler, verilerinizin hikayesini daha net ve etkili bir şekilde aktarmanıza yardımcı olabilecek temel araçlardır.

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