跳至内容

使用Ultralytics YOLOv8 对对象进行裁剪 🚀

什么是对象裁剪?

对象裁剪 Ultralytics YOLOv8对象裁剪是指从图像或视频中分离并提取特定的检测对象。YOLOv8 模型功能可用于准确识别和划分物体,从而实现精确裁剪,以便进一步分析或处理。

对象裁剪的优势?

  • 重点分析:YOLOv8 方便对目标对象进行裁剪,可对场景中的单个项目进行深入检查或处理。
  • 减少数据量:通过只提取相关对象,对象裁剪有助于最大限度地减少数据量,从而提高数据存储、传输或后续计算任务的效率。
  • 更高的精度:YOLOv8 的物体检测精度可确保裁剪后的物体保持空间关系,为详细分析保留完整的视觉信息。

视觉效果

机场行李
机场传送带上使用的行李箱裁剪Ultralytics YOLOv8
使用机场传送带裁剪行李箱Ultralytics YOLOv8

使用YOLOv8 进行对象裁剪示例

from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import Annotator, colors
import cv2
import os

model = YOLO("yolov8n.pt")
names = model.names

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))

crop_dir_name = "ultralytics_crop"
if not os.path.exists(crop_dir_name):
    os.mkdir(crop_dir_name)

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

idx = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if not success:
        print("Video frame is empty or video processing has been successfully completed.")
        break

    results = model.predict(im0, show=False)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().tolist()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()
    annotator = Annotator(im0, line_width=2, example=names)

    if boxes is not None:
        for box, cls in zip(boxes, clss):
            idx += 1
            annotator.box_label(box, color=colors(int(cls), True), label=names[int(cls)])

            crop_obj = im0[int(box[1]):int(box[3]), int(box[0]):int(box[2])]

            cv2.imwrite(os.path.join(crop_dir_name, str(idx)+".png"), crop_obj)

    cv2.imshow("ultralytics", im0)
    video_writer.write(im0)

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

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

论据 model.predict

名称 类型 默认值 说明
source str 'ultralytics/assets' 图像或视频的源目录
conf float 0.25 检测对象置信度阈值
iou float 0.7 NMS 的 "相交大于结合"(IoU)阈值
imgsz int or tuple 640 图像尺寸标量或(高,宽)列表,即(640,480)
half bool False 使用半精度 (FP16)
device None or str None 设备上运行,如 cuda device=0/1/2/3 或 device=cpu
max_det int 300 每幅图像的最大检测次数
vid_stride bool False 视频帧速率跨度
stream_buffer bool False 缓冲所有流媒体帧(真)或返回最新帧(假)
visualize bool False 可视化模型特征
augment bool False 对预测源进行图像增强
agnostic_nms bool False 不分等级的 NMS
classes list[int] None 按类别筛选结果,即 classes=0,或 classes=[0,2,3]
retina_masks bool False 使用高分辨率分割掩膜
embed list[int] None 返回给定层的特征向量/嵌入值


创建于 2024-01-09,更新于 2024-01-29
作者:chr043416@gmail.com(2),glenn-jocher(1),AyushExel(1)

评论