Làm mờ đối tượng bằng Ultralytics YOLO11 🚀

Làm mờ đối tượng là gì?

Làm mờ đối tượng với Ultralytics YOLO11 liên quan đến việc áp dụng hiệu ứng làm mờ cho các đối tượng cụ thể được phát hiện trong hình ảnh hoặc video. Điều này có thể đạt được bằng cách sử dụng khả năng của mô hình YOLO11 để xác định và thao tác các đối tượng trong một cảnh nhất định.

Xem: Làm mờ đối tượng bằng Ultralytics YOLO11

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: YOLO11 cho phép làm mờ có chọn lọc, cho phép người dùng nhắm mục tiêu các đối tượng cụ thể, đảm bảo sự cân bằng giữa quyền riêng tư và giữ lại thông tin trực quan liên quan.
• Xử lý theo thời gian thực: Hiệu quả của YOLO11 cho phép làm mờ đối tượng trong thời gian thực, làm cho nó phù hợp cho 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 object
blurrer = solutions.ObjectBlurrer(
    show=True,  # display the output
    model="yolo11n.pt",  # model for object blurring i.e. yolo11m.pt
    # line_width=2,  # width of bounding box.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes i.e, person and car with COCO pretrained model.
    # blur_ratio=0.5,  # adjust percentage of blur intensity, the 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 YOLO11 để tự động làm mờ khuôn mặt, biển số xe hoặc 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 chẩn đoán hình ảnh y tế, thông tin bệnh nhân thường xuất hiện trong các bản quét hoặc ảnh. YOLO11 có thể phát hiện 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, YOLO11 có thể tự động phát hiện và làm mờ các yếu tố cụ thể như chữ ký, số tài khoản hoặc thông tin cá nhân, hợp lý hóa quy trình biên tập đồng thời duy trì tính toàn vẹn của tài liệu.

Phương tiện và Sáng tạo Nội dung

Những người sáng tạo nội dung có thể sử dụng YOLO11 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 đồng thời bảo tồn chất lượng nội dung tổng thể.

Câu hỏi thường gặp

Làm mờ đối tượng bằng Ultralytics YOLO11 là gì?

Làm mờ đối tượng với Ultralytics YOLO11 liên quan đến việc tự động phát hiện 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 trực quan liên quan. Khả năng xử lý theo thời gian thực của YOLO11 làm cho nó phù hợp với các ứng dụng yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư ngay lập tức và điều chỉnh tiêu điểm có chọn lọc.

Làm thế nào để triển khai làm mờ đối tượng theo thời gian thực bằng YOLO11?

Để triển khai làm mờ đối tượng theo thời gian thực với YOLO11, hãy làm theo ví dụ Python được cung cấp. Điều này bao gồm sử dụng YOLO11 để phát hiện đối tượng và OpenCV để áp dụng hiệu ứng làm mờ. Dưới đây là một phiên bản đơn giản:

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="yolo11n.pt",  # model="yolo11n-obb.pt" for object blurring using YOLO11 OBB model.
    blur_ratio=0.5,  # set blur percentage i.e 0.7 for 70% blurred detected objects
    # line_width=2,  # width of bounding box.
    # classes=[0, 2],  # count specific classes i.e, person and car with 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()

Những lợi ích khi sử dụng Ultralytics YOLO11 để làm mờ đối tượng là gì?

Ultralytics YOLO11 mang lại một số lợi thế 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 YOLO11 để làm mờ khuôn mặt trong video vì lý do bảo mật không?

Có, Ultralytics YOLO11 có thể được định cấu hình để phát hiện và làm mờ khuôn mặt trong video để bảo vệ quyền riêng tư. Bằng cách huấn luyện hoặc sử dụng mô hình được huấn luyện trước để nhận dạng cụ thể khuôn mặt, kết quả phát hiện có thể được xử lý bằng OpenCV để áp dụng hiệu ứng làm mờ. Tham khảo hướng dẫn của chúng tôi về phát hiện đối tượng với YOLO11 và sửa đổi mã để nhắm mục tiêu phát hiện khuôn mặt.

YOLO11 so sánh với các mô hình phát hiện đối tượng khác như Faster R-CNN để làm mờ đối tượng như thế nào?

Ultralytics YOLO11 thường vượt trội hơn các mô hình như Faster R-CNN về tốc độ, khiến nó phù hợp hơn cho các ứng dụng thời gian thực. Mặc dù cả hai mô hình đều cung cấp khả năng phát hiện chính xác, nhưng kiến trúc của YOLO11 được tối ưu hóa để suy luận nhanh, điều này rất quan trọng đối với các tác vụ như làm mờ đối tượng theo thời gian thực. Tìm hiểu thêm về sự khác biệt kỹ thuật và các số liệu hiệu suất trong tài liệu YOLO11 của chúng tôi.

📅 Đã tạo 1 năm trước ✏️ Cập nhật 4 tháng trước

Bình luận