traffic-counter/main.py

106 lines
4.1 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

#from email.policy import default
import cv2
import imutils #elimizdeki fotoğrafı yeniden boyutlandırmak için: en ve boy oranı
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
from collections import defaultdict
color = (0,255,0)
color_red = (0,0,255)
thickness = 2
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
font_scale = 0.5
# video_path = "inference/test.mp4"
video_path = "video/videonya.mp4"
model_path = "models/yolov8n.pt"
cap = cv2.VideoCapture(video_path) #videoyu okumak için
model = YOLO(model_path) #modelimizi dahil etme
#kayit islemleri icin
width = 1280
height = 720
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
writer = cv2.VideoWriter("video.avi", fourcc, 20.0, (width,height))
vehicle_ids = [2, 3, 5, 7] #coco-classes.txt'den alınan takip etmek istediğmiz nesne id'leri
track_history = defaultdict(lambda: []) #araclarin gidis y onu tespiti icin tails
up = {}
down = {}
threshold = 450
while True: #görüntüyü okumayı deneyeceğiz.
ret, frame = cap.read() #videoyu okuduk.
if ret == False:
break
try:
frame = imutils.resize(frame, width = 1280, height = 720)
results = model.track(frame, persist=True, verbose=False)[0] #model.track denildiğinde yolov8'in takip modülü calisiyor. / Verbose her çıkıtıyı term. yazdirma islemi. /persist: frame'lar arası nesne takibi
#track_ids = results.boxes.id.int().cpu().tolist() #id.it: id int foramtında iletir. /cpu.tolist: cpu'yu list formatında
bboxes = np.array(results.boxes.data.tolist(), dtype="int") #xyxy
cv2.line(frame, (0,threshold), (1280,threshold), color, thickness) #bu referans çizgisi gecildiyse arac sayimi yapilacak
cv2.putText(frame, "Reference Line", (620, 445), font, 0.7, color_red, thickness)
for box in bboxes:
x1, y1, x2, y2, track_id, score, class_id = box #x1, y1=dikdörtgenin sol üst köşesi,x2, y2:sag alt kösesi
cx = int((x1+x2)/2) #merkez hesaplama
cy = int((y1+y2)/2)
if class_id in vehicle_ids:
class_name = results.names[int(class_id)].upper() #class_name'lere eriştik. float olarak dönmemesi için int. çevirdik.
# print("BBoxes: ",(x1, y1, x2, y2))
# print("Class: ", class_name)
# print("ID: ", track_id)
track = track_history[track_id]
track.append((cx, cy)) #kordinatlari depoluyorz
if len(track) > 20: #eger kuyruk sayisi 20den fazlaysa sifirla.
track.pop(0)
points = np.hstack(track).astype("int32").reshape(-1,1,2) #yatay olarak yanyana sıralamak icin, eshape(-1,1,2) 3b diziye dönüstürür
cv2.polylines(frame, [points], isClosed=False, color=color, thickness=thickness)
cv2.rectangle(frame, (x1,y1), (x2,y2), color, thickness)
text = "ID: {} {}".format(track_id, class_name)
cv2.putText(frame, text, (x1, y1-5), font, font_scale, color, thickness)
if cy>threshold-5 and cy<threshold +5 and cx<670:
down[track_id] = x1,y1, x2, y2
if cy>threshold-5 and cy<threshold +5 and cx>670:
up[track_id] = x1,y1, x2, y2
print("UP Dictionary Keys:", list(up.keys()))
print("DOWN Dictionary Keys:", list(down.keys()))
up_text = "Giden:{}".format(len(list(up.keys())))
down_text = "Gelen:{}".format(len(list(down.keys())))
cv2.putText(frame, up_text, (1150, threshold-5), font, 0.8, color_red, thickness)
cv2.putText(frame, down_text, (0, threshold-5), font, 0.8, color_red, thickness)
writer.write(frame)
#görüntüyü gösterdiğimiz yer
cv2.imshow("Test", frame) # ilk parametre penc. ismi
if cv2.waitKey(10) & 0xFF==ord("q"): #q'ya basılınca break olacak.
break
except Exception as e:
print("Terjadi kesalahan:", str(e))
continue
cap.release() ıktıktan sonra video serbest birakilmali.
writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
print("[INFO]..The video was succesfully precessed/saved!")