YOLO11解决方案之分析

概述

Ultralytics提供了一系列的解决方案，利用YOLO11解决现实世界的问题，包括物体计数、模糊处理、热力图、安防系统、速度估计、物体追踪等多个方面的应用。

Ultralytics提供了三种基本的数据可视化类型：折线图（面积图）、条形图和饼图。

• 折线图适合用于跟踪长短期的变化，以及比较同一时期多个组别的变化。
• 条形图则适合比较不同类别的数量，并显示类别与其数值之间的关系。
• 饼图可以有效地说明不同类别之间的比例，并显示整体的各个部分。

解决方案的演示代码如下：

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))
out = cv2.VideoWriter(
    "analytics_output.avi",
    cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG"),
    fps,
    (1280, 720),  # this is fixed
)

# Initialize analytics object
analytics = solutions.Analytics(
    show=True,  # display the output
    analytics_type="line",  # pass the analytics type, could be "pie", "bar" or "area".
    model="yolo11n.pt",  # path to the YOLO11 model file
    # classes=[0, 2],  # display analytics for specific detection classes
)

# Process video
frame_count = 0
while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read()
    if success:
        frame_count += 1
        results = analytics(im0, frame_count)  # update analytics graph every frame

        # print(results)  # access the output

        out.write(results.plot_im)  # write the video file
    else:
        break

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

Analytics参数

基本参数

track参数

可视化参数：

效果展示

图像文件：

分析类型analytics_type=line

分析类型analytics_type=area

分析类型analytics_type=bar

分析类型analytics_type=pie