Ultralytics YOLOv8 adresini kullanarak Farklı Bölgelerde Nesne Sayma 🚀
Bölgelerde Nesne Sayma Nedir?
Bölgelerde nesne sayımı ile Ultralytics YOLOv8 gelişmiş bilgisayar görüşü kullanarak belirli alanlardaki nesnelerin sayısını hassas bir şekilde belirlemeyi içerir. Bu yaklaşım, süreçleri optimize etmek, güvenliği artırmak ve çeşitli uygulamalarda verimliliği artırmak için değerlidir.
İzle: Ultralytics YOLOv8 Çoklu ve Hareketli Bölgelerde Nesne Sayma
Bölgelerde Nesne Saymanın Avantajları?
- Hassasiyet ve Doğruluk: Gelişmiş bilgisayar görüşü ile bölgelerde nesne sayımı, hassas ve doğru sayımlar sağlayarak genellikle manuel sayımla ilişkili hataları en aza indirir.
- Verimlilik İyileştirme: Otomatik nesne sayımı, gerçek zamanlı sonuçlar sağlayarak ve farklı uygulamalardaki süreçleri kolaylaştırarak operasyonel verimliliği artırır.
- Çok Yönlülük ve Uygulama: Bölgelerdeki nesne sayımının çok yönlülüğü, üretim ve gözetimden trafik izlemeye kadar çeşitli alanlarda uygulanabilir olmasını sağlayarak yaygın kullanımına ve etkinliğine katkıda bulunur.
Gerçek Dünya Uygulamaları
Perakende | Pazar Sokakları |
---|---|
Farklı Bölgelerde Kişi Sayımı Ultralytics YOLOv8 | Farklı Bölgelerde Kalabalık Sayımı Ultralytics YOLOv8 |
Koşmak için Adımlar
Adım 1: Gerekli Kütüphaneleri Kurun
Adım 2'de verilen komutları kullanarak Ultralytics deposunu klonlayarak, bağımlılıkları yükleyerek ve yerel dizine giderek başlayın.
# Clone Ultralytics repo
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics
# Navigate to the local directory
cd ultralytics/examples/YOLOv8-Region-Counter
Adım 2: Bölge Sayımını Kullanarak Çalıştırın Ultralytics YOLOv8
Çıkarım için aşağıdaki temel komutları yürütün.
Bölge Hareketli
Video oynatma sırasında, sol fare düğmesini kullanarak tıklayıp sürükleyerek video içindeki bölgeyi etkileşimli olarak taşıyabilirsiniz.
# Save results
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --save-img
# Run model on CPU
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --device cpu
# Change model file
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --weights "path/to/model.pt"
# Detect specific classes (e.g., first and third classes)
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --classes 0 2
# View results without saving
python yolov8_region_counter.py --source "path/to/video.mp4" --view-img
İsteğe Bağlı Argümanlar
İsim | Tip | Varsayılan | Açıklama |
---|---|---|---|
--source |
str |
None |
Video dosyasının yolu, web kamerası için 0 |
--line_thickness |
int |
2 |
Sınırlayıcı Kutu kalınlığı |
--save-img |
bool |
False |
Öngörülen videoyu/görüntüyü kaydedin |
--weights |
str |
yolov8n.pt |
Ağırlıklar dosya yolu |
--classes |
list |
None |
Belirli sınıfları tespit edin, yani --classes 0 2 |
--region-thickness |
int |
2 |
Bölge Kutu kalınlığı |
--track-thickness |
int |
2 |
İzleme çizgisi kalınlığı |
Oluşturuldu 2023-12-02, Güncellendi 2024-05-08
Yazarlar: Burhan-Q (1), glenn-jocher (2), RizwanMunawar (1)