使用Ultralytics YOLO11
什么是距离计算?
测量两个物体之间的间距被称为特定空间内的距离计算。在 Ultralytics YOLO11中,边界框中心点被用来计算用户突出显示的边界框的距离。
观看: 使用Ultralytics YOLO11
视觉效果
使用Ultralytics YOLO11 |
---|
距离计算的优势?
距离计算
- 用鼠标左键单击任意两个边界框,计算距离
使用YOLO11 计算距离示例
import cv2
from ultralytics import solutions
cap = cv2.VideoCapture("Path/to/video/file.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("distance_calculation.avi", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))
# Init distance-calculation obj
distance = solutions.DistanceCalculation(model="yolo11n.pt", show=True)
# Process video
while cap.isOpened():
success, im0 = cap.read()
if not success:
print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
break
im0 = distance.calculate(im0)
video_writer.write(im0)
cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
备注
- 鼠标右键点击将删除所有绘制点
- 鼠标左键可用于绘制点
距离是估计值
Distance will be an estimate and may not be fully accurate, as it is calculated using 2-dimensional data, which lacks information about the object's depth.
论据 DistanceCalculation()
Name |
Type |
Default |
说明 |
---|---|---|---|
model |
str |
None |
Ultralytics YOLO 模型文件的路径 |
line_width |
int |
2 |
边界框的线条粗细 |
show |
bool |
False |
用于控制是否显示视频流的标志。 |
论据 model.track
论据 | 类型 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|
source |
str |
None |
指定图片或视频的源目录。支持文件路径和 URL。 |
persist |
bool |
False |
可在帧间持续跟踪对象,在视频序列中保持 ID。 |
tracker |
str |
botsort.yaml |
指定要使用的跟踪算法,例如 bytetrack.yaml 或 botsort.yaml . |
conf |
float |
0.3 |
设置检测的置信度阈值;数值越低,跟踪的物体越多,但可能会出现误报。 |
iou |
float |
0.5 |
设置交叉重叠 (IoU) 阈值,用于过滤重叠检测。 |
classes |
list |
None |
按类别索引筛选结果。例如 classes=[0, 2, 3] 只跟踪指定的类别。 |
verbose |
bool |
True |
控制跟踪结果的显示,提供被跟踪物体的可视化输出。 |
常见问题
如何使用Ultralytics YOLO11 计算物体之间的距离?
使用 Ultralytics YOLO11然后,您需要确定检测到的对象的边界框中心点。这个过程包括初始化 DistanceCalculation
类从Ultralytics' solutions
模块,并使用模型的跟踪输出来计算距离。您可以参考 距离计算示例.
使用Ultralytics YOLO11 进行距离计算有哪些优势?
使用Ultralytics YOLO11 进行距离计算有几个优势:
- 定位精度:为物体提供精确的空间定位。
- 尺寸估算:帮助估算物理尺寸,有助于更好地理解上下文。
- 场景理解:增强 3D 场景理解能力,有助于在自动驾驶和监控等应用中改进决策。
可以通过Ultralytics YOLO11 在实时视频流中进行距离计算吗?
是的,您可以使用Ultralytics YOLO11 在实时视频流中进行距离计算。计算过程包括使用 OpenCV跑步YOLO11 物体检测并使用 DistanceCalculation
类来计算连续帧中对象之间的距离。有关详细实现,请参阅 视频流示例.
如何删除使用Ultralytics YOLO11 计算距离时绘制的点?
要删除在使用Ultralytics YOLO11 计算距离时绘制的点,可以单击鼠标右键。此操作将清除您绘制的所有点。更多详情,请参阅距离计算示例下的注释部分。
在Ultralytics YOLO11 中初始化 DistanceCalculation 类的关键参数是什么?
初始化 DistanceCalculation
Ultralytics YOLO11 中的类包括
model
:模型文件路径。show
:指示是否显示视频流的标志。line_width
:边界框的厚度和图像上绘制的线条。
有关详细列表和默认值,请参阅距离计算的参数。
📅创建于 11 个月前
✏️已更新 25 天前