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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 cv2from ultralytics import solutionscap = 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 outputanalytics_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 += 1results = analytics(im0, frame_count) # update analytics graph every frame# print(results) # access the outputout.write(results.plot_im) # write the video fileelse:breakcap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows() # destroy all opened windows
Analytics参数
基本参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
data | str | images | 用于相似性搜索的图像目录路径。 |
analytics_type | str | line | 图形类型，即 line, bar, area或 pie. |
track参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
tracker | str | 'botsort.yaml' | 指定要使用的跟踪算法， 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（class在COCO数据集定义）。 |
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。 |
device | str | None | 指定用于推理的设备（例如： cpu, cuda:0 或 0). 允许用户选择CPU 、特定GPU 或其他计算设备运行模型。 |
可视化参数：
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
show | bool | False | 如果 True在一个窗口中显示注释的图像或视频。有助于在开发或测试过程中提供即时视觉反馈。 |
line_width | None or int | None | 指定边界框的线宽。如果 None则根据图像大小自动调整线宽，使图像更加清晰。 |
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
