Link to this sectionUltralytics YOLO ile Farklı Bölgelerde Nesne Sayımı 🚀#

Link to this sectionBölgelerde Nesne Sayımı nedir?#

Object counting in regions with Ultralytics YOLO26 involves precisely determining the number of objects within specified areas using advanced computer vision. This approach is valuable for optimizing processes, enhancing security, and improving efficiency in various applications.

Link to this sectionBölgelerde Nesne Sayımının Avantajları#

• Hassasiyet ve Doğruluk: Gelişmiş bilgisayarlı görü ile bölgelerde nesne sayımı, manuel sayımla ilişkili hataları en aza indirerek kesin ve doğru sayımlar sağlar.
• Verimlilik Artışı: Otomatik nesne sayımı, operasyonel verimliliği artırır, gerçek zamanlı sonuçlar sunar ve süreçleri farklı uygulamalar genelinde kolaylaştırır.
• Çok Yönlülük ve Uygulama: Bölgelerde nesne sayımının çok yönlülüğü, onu üretimden güvenliğe ve trafik izlemeye kadar çeşitli alanlarda uygulanabilir kılar ve yaygın kullanımına ve etkinliğine katkıda bulunur.

Link to this sectionGerçek Dünya Uygulamaları#

Perakende	Pazar Sokakları
Ultralytics YOLO26 kullanarak Farklı Bölgede İnsan Sayımı	Ultralytics YOLO26 kullanarak Farklı Bölgede Kalabalık Sayımı

Link to this sectionKullanım Örnekleri#

 import cv2

 from ultralytics import solutions

 cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
 assert cap.isOpened(), "Error reading video file"

 # Pass region as list
 # region_points = [(20, 400), (1080, 400), (1080, 360), (20, 360)]

 # Pass region as dictionary
 region_points = {
     "region-01": [(50, 50), (250, 50), (250, 250), (50, 250)],
     "region-02": [(640, 640), (780, 640), (780, 720), (640, 720)],
 }

 # Video writer
 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 = cv2.VideoWriter("region_counting.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

 # Initialize region counter object
 regioncounter = solutions.RegionCounter(
     show=True,  # display the frame
     region=region_points,  # pass region points
     model="yolo26n.pt",  # model for counting in regions, e.g., yolo26s.pt
 )

 # Process video
 while cap.isOpened():
     success, im0 = cap.read()

     if not success:
         print("Video frame is empty or processing is complete.")
         break

     results = regioncounter(im0)

     # print(results)  # access the output

     video_writer.write(results.plot_im)

 cap.release()
 video_writer.release()
 cv2.destroyAllWindows()  # destroy all opened windows

Link to this sectionRegionCounter Argümanları#

İşte RegionCounter argümanlarını içeren bir tablo:

RegionCounter çözümü, nesne izleme parametrelerinin kullanımına olanak tanır:

Ayrıca, aşağıdaki görselleştirme ayarları desteklenmektedir:

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionUltralytics YOLO26 kullanarak belirtilen bölgelerde nesne sayımı nedir?#

Ultralytics YOLO26 ile belirtilen bölgelerde nesne sayımı, gelişmiş bilgisayarlı görü kullanarak tanımlanmış alanlardaki nesne sayısını tespit etmeyi ve toplamayı içerir. Bu hassas yöntem, üretim, güvenlik ve trafik izleme gibi çeşitli uygulamalarda verimliliği ve doğruluğu artırır.

Link to this sectionUltralytics YOLO26 ile bölge tabanlı nesne sayma betiğini nasıl çalıştırırım?#

Ultralytics YOLO26'da nesne sayımını çalıştırmak için şu adımları izle:

1. Ultralytics deposunu klonla ve dizine git:

   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
   cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter

2. Bölge sayma betiğini yürüt:

   python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img

Daha fazla seçenek için Kullanım Örnekleri bölümünü ziyaret et.

Link to this sectionBölgelerde nesne sayımı için neden Ultralytics YOLO26 kullanmalıyım?#

Bölgelerde nesne sayımı için Ultralytics YOLO26 kullanmak birkaç avantaj sunar:

1. Gerçek Zamanlı İşleme: YOLO26'nın mimarisi hızlı çıkarımı mümkün kılar, bu da onu anında sayım sonuçları gerektiren uygulamalar için ideal hale getirir.
2. Esnek Bölge Tanımı: Çözüm, özel izleme ihtiyaçlarına uyacak şekilde poligonlar, dikdörtgenler veya çizgiler olarak birden fazla özel bölge tanımlamana olanak tanır.
3. Çoklu Sınıf Desteği: Kapsamlı analitik sağlayarak aynı bölgeler içinde farklı nesne türlerini aynı anda say.
4. Entegrasyon Yetenekleri: Ultralytics Python API veya komut satırı arayüzü aracılığıyla mevcut sistemlerle kolayca entegre ol.

Daha derin faydaları Avantajlar bölümünde keşfet.

Link to this sectionBölgelerde nesne sayımının bazı gerçek dünya uygulamaları nelerdir?#

Ultralytics YOLO26 ile nesne sayımı birçok gerçek dünya senaryosuna uygulanabilir:

• Perakende Analitiği: Düzeni ve personel dağılımını optimize etmek için farklı mağaza bölümlerindeki müşterileri say.
• Trafik Yönetimi: Belirli yol kesimlerindeki veya kavşaklardaki araç akışını izle.
• Üretim: Farklı üretim bölgelerinden geçen ürünleri takip et.
• Depo Operasyonları: Belirlenen depolama alanlarındaki envanter kalemlerini say.
• Kamu Güvenliği: Etkinlikler sırasında belirli bölgelerdeki kalabalık yoğunluğunu izle.

Gerçek Dünya Uygulamaları bölümünde ve ek bölge tabanlı izleme özellikleri için TrackZone çözümünde daha fazla örnek keşfet.