Làm mờ đối tượng bằng Ultralytics YOLO26 🚀

Làm mờ đối tượng là gì?

Làm mờ đối tượng với Ultralytics YOLO26 bao gồm việc áp dụng hiệu ứng làm mờ cho các đối tượng đã được detect cụ thể trong ảnh hoặc video. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng các khả năng của mô hình YOLO26 để nhận diện và thao tác với đối tượng trong một cảnh nhất định.

Xem: Làm mờ đối tượng bằng Ultralytics YOLO26

Ưu điểm của việc làm mờ đối tượng

• Bảo vệ quyền riêng tư: Làm mờ đối tượng là một công cụ hiệu quả để bảo vệ quyền riêng tư bằng cách che giấu thông tin nhạy cảm hoặc thông tin nhận dạng cá nhân trong hình ảnh hoặc video.
• Lấy nét chọn lọc: YOLO26 cho phép làm mờ chọn lọc, giúp người dùng nhắm mục tiêu các đối tượng cụ thể, đảm bảo sự cân bằng giữa quyền riêng tư và việc giữ lại thông tin hình ảnh liên quan.
• Xử lý thời gian thực: Hiệu quả của YOLO26 cho phép làm mờ đối tượng trong thời gian thực, làm cho nó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu tăng cường quyền riêng tư tức thì trong môi trường động.
• Tuân thủ quy định: Giúp các tổ chức tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu như GDPR bằng cách ẩn danh thông tin nhận dạng trong nội dung trực quan.
• Kiểm duyệt nội dung: Hữu ích để làm mờ nội dung không phù hợp hoặc nhạy cảm trên các nền tảng truyền thông trong khi vẫn giữ được bối cảnh tổng thể.

# Blur the objects
yolo solutions blur show=True

# Pass a source video
yolo solutions blur source="path/to/video.mp4"

# Blur the specific classes
yolo solutions blur classes="[0, 5]"

import cv2

from ultralytics import solutions

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

# 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("object_blurring_output.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))

# Initialize object blurrer
blurrer = solutions.ObjectBlurrer(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n.pt",  # model for object blurring, e.g., yolo26m.pt
    # line_width=2,  # width of bounding box.
    # classes=[0, 2],  # blur specific classes, e.g., person and car with the COCO pretrained model.
    # blur_ratio=0.5,  # adjust percentage of blur intensity, value in range 0.1 - 1.0
)

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

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

    results = blurrer(im0)

    # print(results)  # access the output

    video_writer.write(results.plot_im)  # write the processed frame.

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

ObjectBlurrer Các đối số

Đây là bảng với ObjectBlurrer các đối số:

Hàm ObjectBlurrer giải pháp cũng hỗ trợ một loạt các track các đối số:

Hơn nữa, các đối số trực quan hóa sau đây có thể được sử dụng:

Các ứng dụng thực tế

Bảo vệ quyền riêng tư trong giám sát

Camera an ninh và hệ thống giám sát có thể sử dụng YOLO26 để tự động làm mờ khuôn mặt, biển số xe hoặc các thông tin nhận dạng khác trong khi vẫn ghi lại các hoạt động quan trọng. Điều này giúp duy trì an ninh đồng thời tôn trọng quyền riêng tư ở những nơi công cộng.

Ẩn danh hóa dữ liệu chăm sóc sức khỏe

Trong hình ảnh y tế, thông tin bệnh nhân thường xuất hiện trong các bản quét hoặc ảnh. YOLO26 có thể detect và làm mờ thông tin này để tuân thủ các quy định như HIPAA khi chia sẻ dữ liệu y tế cho mục đích nghiên cứu hoặc giáo dục.

Biên tập tài liệu

Khi chia sẻ tài liệu chứa thông tin nhạy cảm, YOLO26 có thể tự động detect và làm mờ các yếu tố cụ thể như chữ ký, số tài khoản hoặc chi tiết cá nhân, hợp lý hóa quy trình biên tập trong khi vẫn duy trì tính toàn vẹn của tài liệu.

Phương tiện và Sáng tạo Nội dung

Người tạo nội dung có thể sử dụng YOLO26 để làm mờ logo thương hiệu, tài liệu có bản quyền hoặc nội dung không phù hợp trong video và hình ảnh, giúp tránh các vấn đề pháp lý trong khi vẫn giữ được chất lượng nội dung tổng thể.

Câu hỏi thường gặp

Làm mờ đối tượng với Ultralytics YOLO26 là gì?

Làm mờ đối tượng với Ultralytics YOLO26 bao gồm việc tự động detect và áp dụng hiệu ứng làm mờ cho các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video. Kỹ thuật này tăng cường quyền riêng tư bằng cách che giấu thông tin nhạy cảm trong khi vẫn giữ lại dữ liệu hình ảnh liên quan. Khả năng xử lý thời gian thực của YOLO26 làm cho nó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư tức thì và điều chỉnh lấy nét chọn lọc.

Làm thế nào để tôi triển khai làm mờ đối tượng thời gian thực bằng YOLO26?

Để triển khai làm mờ đối tượng thời gian thực với YOLO26, hãy làm theo ví dụ python được cung cấp. Điều này bao gồm việc sử dụng YOLO26 để detect đối tượng và OpenCV để áp dụng hiệu ứng làm mờ. Dưới đây là một phiên bản đơn giản hóa:

import cv2

from ultralytics import solutions

cap = cv2.VideoCapture("path/to/video.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))

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

# Init ObjectBlurrer
blurrer = solutions.ObjectBlurrer(
    show=True,  # display the output
    model="yolo26n.pt",  # model="yolo26n-obb.pt" for object blurring using YOLO26 OBB model.
    blur_ratio=0.5,  # set blur percentage, e.g., 0.7 for 70% blur on detected objects
    # line_width=2,  # width of bounding box.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes, e.g., person and car with the COCO pretrained model.
)

# Process video
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or processing is complete.")
        break
    results = blurrer(im0)
    video_writer.write(results.plot_im)

cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()

Lợi ích của việc sử dụng Ultralytics YOLO26 để làm mờ đối tượng là gì?

Ultralytics YOLO26 mang lại một số lợi ích cho việc làm mờ đối tượng:

• Bảo vệ quyền riêng tư: Che khuất hiệu quả thông tin nhạy cảm hoặc có thể nhận dạng.
• Lấy nét chọn lọc: Nhắm mục tiêu các đối tượng cụ thể để làm mờ, duy trì nội dung trực quan thiết yếu.
• Xử lý theo thời gian thực: Thực hiện làm mờ đối tượng một cách hiệu quả trong môi trường động, phù hợp để tăng cường quyền riêng tư ngay lập tức.
• Customizable Intensity: Điều chỉnh tỷ lệ làm mờ để cân bằng giữa nhu cầu bảo mật và ngữ cảnh trực quan.
• Làm mờ theo lớp cụ thể: Chỉ làm mờ có chọn lọc một số loại đối tượng nhất định trong khi vẫn hiển thị những đối tượng khác.

Để biết thêm các ứng dụng chi tiết, hãy xem phần ưu điểm của việc làm mờ đối tượng.

Tôi có thể sử dụng Ultralytics YOLO26 để làm mờ khuôn mặt trong video vì lý do quyền riêng tư không?

Có, Ultralytics YOLO26 có thể được cấu hình để detect và làm mờ khuôn mặt trong video nhằm bảo vệ quyền riêng tư. Bằng cách huấn luyện hoặc sử dụng một mô hình đã được huấn luyện trước để nhận diện khuôn mặt cụ thể, kết quả detect có thể được xử lý bằng OpenCV để áp dụng hiệu ứng làm mờ. Tham khảo hướng dẫn của chúng tôi về detect đối tượng với YOLO26 và sửa đổi mã để nhắm mục tiêu detect khuôn mặt.

YOLO26 so sánh như thế nào với các mô hình detect đối tượng khác như Faster R-CNN cho việc làm mờ đối tượng?

Ultralytics YOLO26 thường vượt trội hơn các mô hình như Faster R-CNN về tốc độ, làm cho nó phù hợp hơn cho các ứng dụng thời gian thực. Mặc dù cả hai mô hình đều cung cấp khả năng detect chính xác, kiến trúc của YOLO26 được tối ưu hóa cho suy luận nhanh, điều này rất quan trọng cho các tác vụ như làm mờ đối tượng thời gian thực. Tìm hiểu thêm về sự khác biệt kỹ thuật và các chỉ số hiệu suất trong tài liệu YOLO26 của chúng tôi.

📅 Được tạo 2 năm trước ✏️ Cập nhật 13 ngày trước

Bình luận