VisionEye 是一个强大的计算机视觉工具，它能够模拟人眼的观察精度来识别和定位图像中的对象。这项功能使得计算机能够像人眼一样从特定视角观察细节。本文将介绍如何将 VisionEye 与 Ultralytics YOLO11 集成，以实现高级的对象检测和跟踪功能。
VisionEye 提供了多种功能，包括基本的对象查看、带对象跟踪的对象查看、带距离计算的对象查看，以及使用Ultralytics YOLO11的对象映射等。这些功能可以应用于多种场景，如安全监控、自动驾驶车辆的环境感知等。
要开始使用 VisionEye 对象映射与Ultralytics YOLO11，首先需要通过 pip 安装 Ultralytics YOLO 包。然后，可以使用文档中提供的示例代码来设置对象检测。以下是一个简单的入门示例：
import cv2
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model.predict(frame)
for result in results:
# 在这里执行自定义逻辑
pass
cv2.imshow("visioneye", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
使用 Ultralytics YOLO11 的 VisionEye对象跟踪功能允许用户在视频帧中跟踪对象的移动。关键特性包括实时对象跟踪、对象识别、距离计算以及注释和可视化。以下是一个展示跟踪功能的代码片段：
import cv2
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model.track(frame, persist=True)
for result in results:
# 注释和可视化跟踪
pass
cv2.imshow("visioneye-tracking", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
使用 VisionEye 和 Ultralytics YOLO11 进行距离计算涉及确定检测到的对象与帧中指定点的距离。这增强了空间分析能力，适用于自动驾驶和监控等应用。以下是一个简化的示例：
import math
import cv2
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo11n.pt")
cap = cv2.VideoCapture("path/to/video/file.mp4")
center_point = (0, 480) # 示例中心点
pixel_per_meter = 10
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
results = model.track(frame, persist=True)
for result in results:
# 计算距离逻辑
distances = [
math.sqrt((box[0] - center_point[0])**2 + (box[1] - center_point[1])**2) / pixel_per_meter
for box in results
]
cv2.imshow("visioneye-distance", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
Ultralytics YOLO11以其速度、准确性和易集成性而闻名，是对象映射和跟踪的首选。主要优势包括最先进的性能、灵活性、社区和支持以及易用性。有关应用程序和好处的更多信息，请查看 Ultralytics YOLO11 文档。