Bỏ để qua phần nội dung

Phân đoạn và theo dõi phiên bản bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8 🚀

Phân đoạn phiên bản là gì?

Ultralytics YOLOv8 Phân đoạn phiên bản liên quan đến việc xác định và phác thảo các đối tượng riêng lẻ trong một hình ảnh, cung cấp sự hiểu biết chi tiết về phân bố không gian. Không giống như phân đoạn ngữ nghĩa, nó dán nhãn duy nhất và phân định chính xác từng đối tượng, rất quan trọng cho các nhiệm vụ như phát hiện đối tượng và hình ảnh y tế.

Có hai loại theo dõi phân đoạn phiên bản có sẵn trong Ultralytics gói:

  • Phân đoạn phiên bản với các đối tượng lớp: Mỗi đối tượng lớp được gán một màu duy nhất để phân tách trực quan rõ ràng.

  • Phân đoạn phiên bản với Object Tracks: Mỗi bản nhạc được thể hiện bằng một màu sắc riêng biệt, tạo điều kiện dễ dàng xác định và theo dõi.



Xem: Phân đoạn phiên bản với Theo dõi đối tượng bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8

Mẫu

Phân đoạn phiên bản Phân đoạn phiên bản + Theo dõi đối tượng
Ultralytics Phân đoạn phiên bản Ultralytics Phân đoạn phiên bản với theo dõi đối tượng
Ultralytics Phân đoạn phiên bản 😍 Ultralytics Phân đoạn phiên bản với theo dõi 🔥 đối tượng

Phân đoạn và theo dõi phiên bản

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # segmentation model
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("instance-segmentation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, 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)
    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    if results[0].masks is not None:
        clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
        masks = results[0].masks.xy
        for mask, cls in zip(masks, clss):
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=colors(int(cls), True), det_label=names[int(cls)])

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
from collections import defaultdict

import cv2

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors

track_history = defaultdict(lambda: [])

model = YOLO("yolov8n-seg.pt")  # segmentation model
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("instance-segmentation-object-tracking.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"), fps, (w, 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)

    if results[0].boxes.id is not None and results[0].masks is not None:
        masks = results[0].masks.xy
        track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()

        for mask, track_id in zip(masks, track_ids):
            annotator.seg_bbox(mask=mask, mask_color=colors(track_id, True), track_label=str(track_id))

    out.write(im0)
    cv2.imshow("instance-segmentation-object-tracking", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

seg_bbox Lập luận

Tên Kiểu Mặc định Sự miêu tả
mask array None Tọa độ mặt nạ phân đoạn
mask_color tuple (255, 0, 255) Màu mặt nạ cho mỗi hộp được phân đoạn
det_label str None Nhãn cho đối tượng được phân đoạn
track_label str None Nhãn cho đối tượng được phân đoạn và theo dõi

Ghi

Đối với bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng gửi câu hỏi của bạn trong Ultralytics Phần vấn đề hoặc phần thảo luận được đề cập bên dưới.



Created 2023-12-18, Updated 2024-06-10
Authors: glenn-jocher (9), IvorZhu331 (1), RizwanMunawar (2)

Ý kiến