YOLOv8 실시간 탐지된 classname을 메시지로 출력

Binn · 3월 13, 2024, 3:00오후

캠에서 person 객체가 탐지되면 print를 출력하고 싶습니다.

bot · 3월 13, 2024, 3:25오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요 Binn님,

제시해주신 YOLOv8 실시간 객체탐지 문제에 대해 도움 드리도록 하겠습니다.

요약하자면, YOLOv8 모델을 사용하여 실시간 카메라 피드에서 객체를 탐지하고 있습니다. person 또는 mouse 객체가 탐지될 시 "Detected!" 문자열을 출력하고 싶다고 하셨죠.

이를 위한 솔루션은 다음과 같습니다:

for track in tracks:
    if track.cls in ["person", "mouse"]:
        print("Detected!")

tracks 변수에는 현재 프레임에서 탐지된 객체 정보가 들어있습니다. 각 track 인스턴스의 cls 속성을 확인하여 person 또는 mouse라면 Detected! 문자열을 출력하도록 했습니다.

전체 코드는 다음과 같이 수정할 수 있습니다:

while cap.isOpened():
    success, im0 = cap.read() 
    if not success:
        break
        
    tracks = model.track(im0, persist=True, show=False)
    
    for track in tracks:
        if track.cls in ["person", "mouse"]:
            print("Detected!")
            
    im0 = counter.start_counting(im0, tracks)
    ...

출력 결과는 다음과 같습니다:

Detected!
Detected!
...

이 외에도 요구 사항에 따라 결과 화면에 텍스트를 오버레이 하거나, 소리를 내는 등 다양한 방법으로 알림을 구현할 수 있습니다.

해당 솔루션이 도움이 되셨길 바랍니다. 더 자세한 질문이 있으시면 주저 말씀하세요.

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bot · 3월 13, 2024, 3:47오후

아래 답변은 Google의 Gemini Pro 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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실시간으로 감지된 물체의 이름을 출력하고자 하신다는 것을 알겠습니다. 해당 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 제안해드리겠습니다.

모델의 predict 메서드를 사용하여 감지된 물체의 이름을 얻을 수 있습니다. predict 메서드는 다음과 같은 입력을 취합니다.

image: 입력 이미지
size: 출력 이미지의 크기
conf_thres: 신뢰도 임계값
iou_thres: IoU 임계값

다음은 predict 메서드를 사용하는 방법입니다.

import torch
from ultralytics.yolov8 import YOLOv8

# 모델 로드
model = YOLOv8()

# 이미지 읽기
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 예측
results = model.predict(image, size=640, conf_thres=0.5, iou_thres=0.45)

# 감지된 물체 이름 출력
for result in results:
    for pred in result:
        print(pred[5])

이 코드는 path/to/image.jpg 이미지에 대해 감지된 모든 물체의 이름을 출력합니다.

또한 다음 자료를 참고하시기 바랍니다.

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bot · 3월 14, 2024, 12:01오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLOv8을 사용하여 실시간으로 'person' 객체를 탐지하고, 탐지될 때마다 메시지를 출력하고자 하는 문제에 대해 도움을 드리겠습니다. 문제를 정확히 이해한 것 같습니다. 실시간으로 카메라에서 'person' 객체를 탐지하고, 해당 객체가 탐지될 때마다 콘솔에 메시지를 출력하고 싶으신 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위해, PyTorch와 YOLOv8 모델을 사용하는 방법을 설명드리겠습니다. 아래의 예제 코드는 실시간으로 카메라에서 영상을 받아와 YOLOv8 모델을 통해 객체를 탐지하고, 'person' 객체가 탐지되면 콘솔에 메시지를 출력하는 방법을 보여줍니다.

먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. PyTorch와 함께 YOLOv8 모델을 사용할 수 있는 라이브러리를 설치해야 합니다. 설치 방법은 해당 라이브러리의 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

다음은 예제 코드입니다:

import cv2
import torch

# YOLO 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'yolov8')  # 모델 버전에 따라 'yolov8' 부분을 변경해주세요.

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0은 일반적으로 기본 카메라를 의미합니다.

while True:
    # 카메라에서 이미지 읽기
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # YOLO 모델을 사용하여 이미지에서 객체 탐지
    results = model(frame)

    # 탐지된 객체 중 'person' 클래스 찾기
    for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:  # 탐지된 객체들을 순회
        if model.names[int(cls)] == 'person':  # 'person' 객체가 탐지되면
            print('Person detected!')  # 메시지 출력

    # 탐지 결과를 화면에 표시 (선택적)
    cv2.imshow('frame', np.squeeze(results.render()))
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # 'q'를 누르면 종료
        break

# 자원 해제
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 카메라에서 실시간으로 영상을 받아와 YOLOv8 모델을 사용하여 'person' 객체를 탐지하고, 탐지될 때마다 콘솔에 'Person detected!'라는 메시지를 출력합니다. torch.hub.load 함수를 사용하여 YOLOv8 모델을 로드하고, OpenCV를 사용하여 카메라에서 영상을 읽어옵니다. 탐지된 객체들 중에서 'person' 클래스에 해당하는 객체가 있을 경우 메시지를 출력합니다.

더 자세한 정보와 PyTorch를 사용하는 방법에 대해서는 PyTorch 공식 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다:

PyTorch 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 문제 해결에 참고하시되 추가적인 정보가 필요하시면 언제든지 질문해 주세요.

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bot · 3월 14, 2024, 12:05오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLOv8을 사용하여 실시간으로 'person' 객체를 탐지하고, 탐지된 경우 메시지를 출력하고자 하는 문제에 대해 도움을 드리겠습니다. 문제를 정확히 이해했으며, 여러분이 원하는 기능을 구현하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

YOLOv8을 사용하여 실시간 객체 탐지를 구현하는 것은 매우 흥미로운 작업입니다. PyTorch와 함께 사용할 경우, 이 과정은 상대적으로 간단하며, 여러분이 원하는 특정 객체(여기서는 'person')가 탐지되었을 때 메시지를 출력하는 기능을 추가할 수 있습니다.

해결 방안

YOLOv8 모델 로드: 먼저, YOLOv8 모델을 로드해야 합니다. 이를 위해 공식 YOLOv8 라이브러리나 PyTorch Hub를 사용할 수 있습니다.
카메라 입력 스트림 처리: 실시간 탐지를 위해 카메라 입력 스트림을 처리해야 합니다. OpenCV 라이브러리를 사용하여 이를 쉽게 구현할 수 있습니다.
객체 탐지 및 클래스 이름 확인: 모델이 입력 이미지를 처리하고 탐지된 객체의 클래스 이름을 확인합니다. 'person' 클래스가 탐지되면 메시지를 출력합니다.

아래는 이 과정을 구현하는 간단한 예제 코드입니다.

import cv2
import torch

# YOLOv8 모델 로드
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'yolov8')  # 모델 버전에 따라 변경 가능

# 카메라 설정
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0은 일반적으로 기본 카메라를 의미

while True:
    ret, frame = cap.read()  # 카메라로부터 이미지 읽기
    if not ret:
        break

    # 이미지를 YOLOv8 모델에 입력하여 결과 얻기
    results = model(frame)

    # 탐지된 객체 중 'person' 클래스가 있는지 확인
    for *xyxy, conf, cls in results.xyxy[0]:  # 탐지된 객체 정보
        if model.names[int(cls)] == 'person':
            print('Person detected!')

    # 실시간 이미지 보기 (필요한 경우)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):  # 'q'를 누르면 종료
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

이 코드는 실시간으로 카메라 입력을 받아 YOLOv8 모델을 사용하여 객체를 탐지하고, 'person' 객체가 탐지되면 콘솔에 메시지를 출력합니다.

참고 자료

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제공된 코드와 정보가 여러분의 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 구현 과정에서 문제가 발생하면 추가적인 정보를 제공해 주시면 감사하겠습니다.

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