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YOLOv8改进 | 进阶实战篇：利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数

1. 引言

在计算机视觉领域，实时目标检测一直是研究的热点。YOLO(You Only Look Once)系列作为其中的佼佼者，以其速度和精度的平衡著称。YOLOv8作为最新版本，在性能和易用性上都有了显著提升。本文将深入探讨如何利用YOLOv8实现视频中划定区域的目标统计计数，这是一个在实际应用中非常有价值的场景，如交通流量统计、商场人流量监测等。

2. YOLOv8基础回顾

2.1 YOLOv8架构概述

YOLOv8采用了一种新的骨干网络和neck设计，相比前代在精度和速度上都有提升。其主要特点包括：

• 更高效的CSP结构
• 改进的PANet neck
• Anchor-free检测头
• 更优的损失函数设计

2.2 YOLOv8的安装与基本使用

# 安装Ultralytics包
pip install ultralytics# 基本检测示例
from ultralytics import YOLO# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 使用nano版本# 进行检测
results = model('image.jpg')
results[0].show()

3. 视频划定区域目标统计的实现

3.1 核心思路

实现视频划定区域目标统计需要以下几个关键步骤：

1. 视频帧读取与处理
2. 使用YOLOv8进行目标检测
3. 定义感兴趣区域(ROI)
4. 目标与ROI的位置关系判断
5. 计数逻辑实现
6. 结果可视化

3.2 完整实现代码

import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
from collections import defaultdictclass VideoROICounter:def __init__(self, model_path='yolov8n.pt', classes=None):self.model = YOLO(model_path)self.classes = classes  # 指定要统计的类别self.roi = None  # 感兴趣区域self.counts = defaultdict(int)  # 计数结果self.track_history = defaultdict(list)  # 跟踪历史def set_roi(self, points):"""设置多边形ROI区域"""self.roi = np.array(points, np.int32)self.roi = self.roi.reshape((-1, 1, 2))def is_inside_roi(self, x, y):"""判断点是否在ROI内"""if self.roi is None:return Truereturn cv2.pointPolygonTest(self.roi, (x, y), False) >= 0def process_frame(self, frame):"""处理单帧图像"""# 执行检测results = self.model.track(frame, persist=True, classes=self.classes)# 获取检测结果boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist() if results[0].boxes.id is not None else []clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()# 绘制ROI区域if self.roi is not None:cv2.polylines(frame, [self.roi], True, (0, 255, 0), 2)# 处理每个检测结果for box, track_id, cls_id in zip(boxes, track_ids, clss):x, y, w, h = boxcenter = (int(x), int(y))# 检查是否在ROI内if self.is_inside_roi(center[0], center[1]):# 更新跟踪历史track = self.track_history[track_id]track.append(center)if len(track) > 30:  # 保留最近的30个点track.pop(0)# 绘制轨迹points = np.array(track, dtype=np.int32).reshape((-1, 1, 2))cv2.polylines(frame, [points], False, (0, 255, 255), 2)# 绘制边界框cv2.rectangle(frame, (int(x - w/2), int(y - h/2)),(int(x + w/2), int(y + h/2)),(0, 255, 0), 2)# 更新计数if len(track) == 1:  # 新进入的目标class_name = self.model.names[int(cls_id)]self.counts[class_name] += 1# 显示计数结果for i, (class_name, count) in enumerate(self.counts.items()):cv2.putText(frame, f"{class_name}: {count}", (10, 30 + i * 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)return framedef process_video(self, video_path, output_path=None):"""处理整个视频"""cap = cv2.VideoCapture(video_path)if output_path:width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakprocessed_frame = self.process_frame(frame)if output_path:out.write(processed_frame)cv2.imshow('ROI Counter', processed_frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()if output_path:out.release()cv2.destroyAllWindows()# 使用示例
if __name__ == "__main__":# 创建计数器实例counter = VideoROICounter(model_path='yolov8n.pt', classes=[0])  # 只统计人# 设置ROI区域 (四个点坐标)roi_points = [(300, 200), (800, 200), (900, 600), (200, 600)]counter.set_roi(roi_points)# 处理视频counter.process_video('people_walking.mp4', 'output.mp4')

4. 代码深度解析

4.1 关键组件分析

1. ROI定义与判断：使用OpenCV的pointPolygonTest函数判断目标中心点是否在多边形区域内
2. 目标跟踪：利用YOLOv8内置的跟踪功能，通过model.track()实现
3. 计数逻辑：当新目标首次出现在ROI内时进行计数
4. 可视化：绘制ROI边界、目标轨迹和计数结果

4.2 性能优化技巧

1. ROI预处理：将ROI转换为numpy数组并reshape，提高处理效率
2. 轨迹长度限制：只保留最近的30个轨迹点，避免内存过度消耗
3. 类别过滤：通过classes参数只检测感兴趣的类别

5. 实际应用扩展

5.1 多区域计数

可以扩展代码实现多个ROI区域的独立计数：

class MultiROICounter(VideoROICounter):def __init__(self, *args, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs)self.rois = []  # 多个ROI区域self.roi_counts = []  # 每个ROI的计数def add_roi(self, points, roi_id):"""添加一个ROI区域"""roi = np.array(points, np.int32).reshape((-1, 1, 2))self.rois.append((roi_id, roi))self.roi_counts.append(defaultdict(int))def process_frame(self, frame):results = self.model.track(frame, persist=True, classes=self.classes)boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist() if results[0].boxes.id is not None else []clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()# 绘制所有ROIfor roi_id, roi in self.rois:cv2.polylines(frame, [roi], True, (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f"ROI {roi_id}", tuple(roi[0][0]),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)for box, track_id, cls_id in zip(boxes, track_ids, clss):x, y, w, h = boxcenter = (int(x), int(y))# 检查每个ROIfor i, (roi_id, roi) in enumerate(self.rois):if cv2.pointPolygonTest(roi, center, False) >= 0:# 更新该ROI的计数class_name = self.model.names[int(cls_id)]if track_id not in self.track_history:self.roi_counts[i][class_name] += 1# 绘制特定ROI的颜色cv2.rectangle(frame, (int(x - w/2), int(y - h/2)),(int(x + w/2), int(y + h/2)),(0, 0, 255), 2)break# 显示每个ROI的计数for i, (roi_id, _) in enumerate(self.rois):for j, (class_name, count) in enumerate(self.roi_counts[i].items()):cv2.putText(frame, f"ROI{roi_id} {class_name}: {count}", (10, 30 + i * 60 + j * 30),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)return frame

5.2 方向判断与流量统计

通过分析目标轨迹，可以判断其移动方向并实现进出流量统计：

def process_frame_with_direction(self, frame):# ... (前面的检测代码相同)for box, track_id, cls_id in zip(boxes, track_ids, clss):x, y, w, h = boxcenter = (int(x), int(y))track = self.track_history[track_id]track.append(center)if len(track) > 30:track.pop(0)# 计算移动方向if len(track) > 1:prev_point = track[-2]curr_point = track[-1]dx = curr_point[0] - prev_point[0]dy = curr_point[1] - prev_point[1]# 判断进出方向if self.is_inside_roi(curr_point[0], curr_point[1]):if not self.is_inside_roi(prev_point[0], prev_point[1]):# 进入ROIclass_name = self.model.names[int(cls_id)]self.entry_counts[class_name] += 1else:if self.is_inside_roi(prev_point[0], prev_point[1]):# 离开ROIclass_name = self.model.names[int(cls_id)]self.exit_counts[class_name] += 1# ... (剩余的可视化代码)

6. 总结与展望

本文详细介绍了如何利用YOLOv8实现视频中划定区域的目标统计计数。通过结合目标检测、跟踪和几何计算，我们构建了一个实用的视频分析工具。这种技术可以广泛应用于各种场景：

1. 交通管理：统计交叉路口的车流量
2. 零售分析：统计商店入口的顾客数量
3. 安全监控：检测禁区内的入侵者
4. 城市管理：统计公共场所的人流密度

未来可以进一步改进的方向包括：

• 集成更复杂的行为分析
• 添加深度学习分类器对目标进行更细粒度的分类
• 优化算法以适应更高分辨率的视频流
• 开发基于Web的交互式界面，让用户可以动态调整ROI区域

YOLOv8的强大性能为这些应用提供了坚实的基础，开发者可以根据具体需求灵活扩展本文介绍的方法。