Python中的对象跟踪、检测、车速、姿态估计

踏上一段让您精通Python的视频目标跟踪、车辆速度估计、目标检测、目标分割以及Python姿势估计的充满魅力的计算机视觉和深度学习之旅。本课程将理论和实践应用融为一体，为您提供构建复杂系统的知识，这些系统可以解释和理解我们周围世界的视觉信息。无论您是初学者还是希望完善您的专业知识，本课程将为您在充满活力的计算机视觉和深度学习领域取得成功铺平道路。让我们简要地了解本课程中您将学到的计算机视觉和深度学习任务。Object Tracking, Detection, Car Speed, Pose Estim in Python

Python中的目标跟踪：•在视频分析领域中，目标跟踪是一项关键任务，不仅可以识别帧内对象的位置和类别，还可以为视频中每个检测到的对象维护唯一的ID。它涉及在时间内识别和监视特定对象的移动和行为，通常在动态或复杂环境中。对于对象跟踪，您将使用两种著名的对象跟踪算法：1. BotSort：BotSort算法采用一系列技术，包括特征提取、聚类和跟踪，来识别和跟踪视频帧或序列中的对象。2. ByteTrack：ByteTrack利用尖端深度学习架构和优化技术，有效地在视频序列中跟踪对象，同时保持稳健性和准确性。使用Python进行车辆速度估计：& nbsp; 速度估计是计算对象在给定上下文中移动速率的过程，通常用于计算机视觉应用。使用Ultralytics YOLOv8可以结合对象跟踪、距离和时间数据计算物体的速度，对于交通和监视等任务至关重要。

速度估计的准确性直接影响各种应用程序的效率和可靠性，使其成为智能系统和实时决策流程推进的关键组成部分。使用Python进行姿势估计：姿势估计是一项任务，涉及识别图像中特定点的位置，通常称为关键点。关键点可以代表对象的各个部分，如关节、地标或其他独特特征。关键点的位置通常表示为一组2D[x, y]或3D[x, y, visible]坐标。姿势估计模型的输出是一组代表图像中对象关键点的点，通常还会附带每个点的置信度分数。当您需要识别场景中对象的特定部分及其相互关系时，姿势估计是一个不错的选择。自定义数据集上的对象分割：对象分割是一种计算机视觉任务，用于在像素级别检测和分割单个对象。实例分割比对象检测更进一步，涉及识别单个对象并从区域的其余部分分割它们。实例分割模型的输出是一组掩码或轮廓，用于勾画图像中的每个对象，还会附带每个对象的类别标签和置信度分数。当您需要知道不仅对象在图像中的位置，还需了解其确切形状时，实例分割是很有用的。自定义数据集上的对象检测：对象检测是一个涉及识别图像或视频流中对象的位置和类别的计算机视觉任务。对象检测器的输出是一组围绕图像中对象的边界框，以及每个框的类别标签和置信度分数。当您需要识别场景中感兴趣的对象，但不需要知道对象的确切位置或形状时，对象检测是一个不错的选择。对象分类：对象分类是一个涉及将整个图像分类为一组预定义类别的计算机视觉任务。图像分类器的输出是一个单一的类别标签和置信度分数。当您只需要了解图像属于哪个类别，而不需要知道该类别的对象位于何处或其确切形状时，图像分类是很有用的。通过参加这门课程，您不仅将获得视频对象跟踪、车辆速度估计、对象检测、对象分割和姿势估计等实用技能，还将加入一个由创新和成功驱动的志同道合的社区。不要错过转变您的职业生涯并塑造技术未来的机会。接受挑战，立即加入，并开始打造成为Python计算机视觉领域领导者的道路。课堂内见！

创建者：Dr. Mazhar Hussain
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2声道
类别：电子学习 | 语言：英语 | 时长：32讲座（2小时22分钟） | 大小：1.73 GB

视频目标跟踪、车辆速度估计、目标检测、目标分割以及Python姿势估计

你将学到什么：
Python视频编码中的目标跟踪
使用Python编码的车辆速度估计
使用Python的姿势估计和关键点检测
在自定义数据集上使用Python的目标分割
在自定义数据集上使用Python的目标检测
使用Python编码的YOLOv8进行目标分类
使用ByteTrack和BotSort跟踪算法进行目标跟踪
使用Python进行YOLOv8车辆视频实例分割
使用Python进行YOLOv8足球运动员视频目标检测
实时测试、训练和部署YOLOv8模型

要求：
需要一个谷歌Gmail帐号才能开始使用Google Colab编写Python代码
不需要具备计算机视觉和深度学习的先验知识。一切都将通过实践培训来覆盖