Tài liệu tham khảo cho ultralytics/trackers/utils/gmc.py
Ghi
Tệp này có sẵn tại https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/trackers/utils/gmc.py. Nếu bạn phát hiện ra một vấn đề, vui lòng giúp khắc phục nó bằng cách đóng góp Yêu cầu 🛠️ kéo. Cảm ơn bạn 🙏 !
ultralytics.trackers.utils.gmc.GMC
Lớp bù chuyển động tổng quát (GMC) để theo dõi và phát hiện đối tượng trong khung hình video.
Lớp này cung cấp các phương pháp để theo dõi và phát hiện các đối tượng dựa trên một số thuật toán theo dõi bao gồm ORB, SIFT, ECC và luồng quang thưa thớt. Nó cũng hỗ trợ giảm tỷ lệ khung hình cho hiệu quả tính toán.
Thuộc tính:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|---|
method |
str
|
Phương pháp được sử dụng để theo dõi. Các tùy chọn bao gồm 'orb', 'sift', 'ecc', 'sparseOptFlow', 'none'. |
downscale |
int
|
Yếu tố để giảm tỷ lệ khung để xử lý. |
prevFrame |
ndarray
|
Lưu trữ khung trước đó để theo dõi. |
prevKeyPoints |
list
|
Lưu trữ các điểm chính từ khung trước đó. |
prevDescriptors |
ndarray
|
Lưu trữ các mô tả từ khung trước đó. |
initializedFirstFrame |
bool
|
Gắn cờ để cho biết khung đầu tiên đã được xử lý chưa. |
Phương pháp:
Tên | Sự miêu tả |
---|---|
__init__ |
Khởi tạo một đối tượng GMC với phương thức được chỉ định và yếu tố hạ cấp. |
apply |
Áp dụng phương pháp đã chọn cho khung thô và tùy chọn sử dụng cung cấp các phát hiện. |
applyEcc |
Áp dụng thuật toán ECC cho khung thô. |
applyFeatures |
Áp dụng các phương pháp dựa trên tính năng như ORB hoặc SIFT cho khung thô. |
applySparseOptFlow |
Áp dụng phương pháp Sparse Optical Flow cho khung thô. |
Mã nguồn trong ultralytics/trackers/utils/gmc.py
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 |
|
__init__(method='sparseOptFlow', downscale=2)
Khởi tạo trình theo dõi video với các thông số được chỉ định.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
method |
str
|
Phương pháp được sử dụng để theo dõi. Các tùy chọn bao gồm 'orb', 'sift', 'ecc', 'sparseOptFlow', 'none'. |
'sparseOptFlow'
|
downscale |
int
|
Hệ số hạ cấp để xử lý khung. |
2
|
Mã nguồn trong ultralytics/trackers/utils/gmc.py
apply(raw_frame, detections=None)
Áp dụng phát hiện đối tượng trên khung thô bằng phương pháp được chỉ định.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
Khung thô cần xử lý. |
bắt buộc |
detections |
list
|
Danh sách các phát hiện sẽ được sử dụng trong quá trình xử lý. |
None
|
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
ndarray
|
Khung đã xử lý. |
Ví dụ:
Mã nguồn trong ultralytics/trackers/utils/gmc.py
applyEcc(raw_frame)
Áp dụng thuật toán ECC cho khung thô.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
Khung thô cần xử lý. |
bắt buộc |
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
ndarray
|
Khung đã xử lý. |
Ví dụ:
Mã nguồn trong ultralytics/trackers/utils/gmc.py
applyFeatures(raw_frame, detections=None)
Áp dụng các phương pháp dựa trên tính năng như ORB hoặc SIFT cho khung thô.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
Khung thô cần xử lý. |
bắt buộc |
detections |
list
|
Danh sách các phát hiện sẽ được sử dụng trong quá trình xử lý. |
None
|
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
ndarray
|
Khung đã xử lý. |
Ví dụ:
>>> gmc = GMC()
>>> gmc.applyFeatures(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
Mã nguồn trong ultralytics/trackers/utils/gmc.py
152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 |
|
applySparseOptFlow(raw_frame)
Áp dụng phương pháp Sparse Optical Flow cho khung thô.
Thông số:
Tên | Kiểu | Sự miêu tả | Mặc định |
---|---|---|---|
raw_frame |
ndarray
|
Khung thô cần xử lý. |
bắt buộc |
Trở lại:
Kiểu | Sự miêu tả |
---|---|
ndarray
|
Khung đã xử lý. |
Ví dụ:
>>> gmc = GMC()
>>> gmc.applySparseOptFlow(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])