使用Supervision库实现YOLOv8目标跟踪与区域计数
2025-05-07 04:47:36作者:段琳惟
概述
在计算机视觉应用中,目标检测与跟踪是基础且重要的任务。本文将介绍如何利用Supervision库配合YOLOv8模型实现目标跟踪和区域计数功能,并解决在实际应用中遇到的常见问题。
环境准备
首先需要安装必要的Python库:
- Ultralytics YOLOv8:用于目标检测和跟踪
- Supervision:提供强大的视觉分析工具
- OpenCV:用于图像处理和显示
建议使用较新版本的Supervision库(如0.19.0),以避免兼容性问题。
核心实现步骤
1. 初始化检测区域
定义一个多边形区域作为检测区域,这里使用归一化坐标表示:
ZONE_POLYGON = np.array([
[0, 0],
[0.5, 0],
[0.5, 1],
[0, 1]
])
然后将这些归一化坐标转换为实际视频帧的像素坐标:
zone_polygon = (ZONE_POLYGON * np.array([frame_width, frame_height])).astype(int)
2. 创建区域检测器
使用Supervision的PolygonZone
和PolygonZoneAnnotator
来创建和可视化检测区域:
zone = sv.PolygonZone(polygon=zone_polygon, frame_resolution_wh=(frame_width, frame_height))
zone_annotator = sv.PolygonZoneAnnotator(
zone=zone,
color=sv.Color.RED,
thickness=2,
text_thickness=4,
text_scale=2
)
3. 加载YOLOv8模型并处理视频流
加载预训练的YOLOv8模型:
model = YOLO('yolov8n.pt')
然后处理视频流中的每一帧:
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if success:
results = model.track(frame, persist=True)
detections = sv.Detections.from_ultralytics(results[0])
4. 按类别过滤检测结果
可以通过检测结果的class_id属性来过滤特定类别的目标:
detections = detections[detections.class_id == 0] # 只保留类别ID为0的检测结果
5. 区域计数与可视化
统计进入区域的检测目标数量并可视化:
zone_triggered_detections = zone.trigger(detections=detections)
zone_detections_count += len(zone_triggered_detections)
annotated_frame = zone_annotator.annotate(scene=annotated_frame)
常见问题解决
1. NumPy兼容性问题
在使用较新版本的NumPy时,可能会遇到np.bool
已被弃用的问题。解决方案是升级Supervision库到最新版本,因为它已经修复了这些兼容性问题。
2. 类别过滤的实现
在实际应用中,可能需要根据用户输入动态过滤特定类别的目标。可以通过GUI界面让用户选择感兴趣的类别,然后将对应的class_id传递给过滤逻辑。
3. 性能优化
对于实时应用,可以采取以下优化措施:
- 限制检测的类别范围,减少计算量
- 调整视频帧率或分辨率
- 使用更高效的模型版本(如YOLOv8s或YOLOv8n)
应用场景扩展
这种技术可以应用于多种场景:
- 交通流量监控:统计特定类型车辆通过某个区域的数量
- 零售分析:跟踪顾客在商店中的移动路径
- 安防监控:检测特定区域内的人员活动
总结
通过结合YOLOv8的目标检测能力和Supervision库的分析工具,可以高效地实现复杂的目标跟踪与区域计数功能。关键在于正确设置检测区域、合理过滤目标类别,并处理好视频流的实时处理。随着计算机视觉技术的发展,这类应用将变得更加广泛和智能化。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0269get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java00AudioFly
AudioFly is a text-to-audio generation model based on the LDM architecture. It produces high-fidelity sounds at 44.1 kHz sampling rate with strong alignment to text prompts, suitable for sound effects, music, and multi-event audio synthesis tasks.Python00- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile08
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp商业名片实验室测试用例优化分析2 freeCodeCamp Python密码生成器课程中的动词一致性修正3 freeCodeCamp注册表单教程中input元素的type属性说明优化4 freeCodeCamp移动端应用CSS基础课程挑战问题解析5 freeCodeCamp基础CSS教程中块级元素特性的补充说明6 freeCodeCamp React课程模块加载问题解析7 freeCodeCamp课程中关于学习习惯讲座的标点规范修正8 freeCodeCamp电话号码验证器项目中的随机测试问题分析9 freeCodeCamp全栈开发课程中商业卡片设计的最佳实践10 freeCodeCamp CSS布局与效果测验中的CSS重置文件问题解析
最新内容推荐
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
148
1.95 K

deepin linux kernel
C
22
6

React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66

为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
515