• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp скачать в хорошем качестве

Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp 6 месяцев назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Object tracking and Counting | OpenCV + YOLO | Computer Vision Hands-on bootcamp

Check out the PRO version of the bootcamp: https://vizuara.ai/courses/hands-on-c... Language + Reasoning + Vision 3 in 1 bootcamp: https://3-in-1.vizuara.ai/ Welcome to the second live session of our Computer Vision Bootcamp hosted by Team Vizuara, where today we take a deep dive into building powerful computer vision applications using OpenCV and pre‑trained deep learning models. In our previous lecture, we introduced OpenCV in Python, explored the concept of filters, and even built a simple burglar detection algorithm using pixel difference logic and bounding rectangles. Today’s session is all about stepping things up 💡 — we will be using the YOLO v8 model (YOLO stands for You Only Look Once) to implement real time object detection 🎯, multi‑object tracking 🧠, object counting 📊, and object segmentation 🎨 to highlight actual object pixels rather than just drawing a box. Throughout the session we discuss why detection, tracking, counting, and segmentation are all different tasks, and how OpenCV serves as the framework that makes visualization, annotation, and video processing intuitive, while YOLO handles the core intelligence behind the scenes. We walk through the Python code slowly and clearly — how to set up a local environment, install the ultralytics package, import YOLO v8, read images or capture live feeds using OpenCV, process continuous camera frames or videos, and evaluate pre‑trained models like YOLO v8 nano 🐣 for lightweight deployment. We also cover how to ensure object IDs remain consistent across frames using the persist=True flag 🔁, how to count unique objects using sets and dictionaries, how to display bounding boxes, object IDs, centroids, and even trails 🧵 showing motion over time. You will also learn how to save these annotated outputs as video files using OpenCV. Then we move on to segmentation — here, YOLO's pixel‑level masks are extracted, resized, and used to highlight object shapes with accurate contours 🧩. We add visual overlays to see how well segmentation performs in real time and compare this to the simpler bounding box detection. The moment you see the difference, you will truly understand what segmentation brings to the table. We also discuss practical challenges like dealing with transparent bottles 🍼, fast‑moving scenes like conveyor belts ⚙️, overlapping objects in aerial videos 🛰️, and how to tune these pipelines for real‑world deployments. Whether you want to detect people on the street, count vehicles in traffic 🚗, or inspect industrial pipelines for cracks 🔍 — this lecture equips you with a foundation to start building real applications. Towards the end, we give a small peek into what’s coming next — R‑CNN, Fast R‑CNN, Faster R‑CNN, and Mask R‑CNN — where we will explore even more powerful and refined approaches for detection and segmentation. What you will learn How to build real‑time object detection and segmentation pipelines using YOLO v8 How to track and count objects using unique IDs across video frames How to draw centroid trails and save annotated videos How to use YOLO masks for pixel‑level segmentation and compare it with detection Real‑world applications in surveillance, manufacturing, traffic analysis, and drone videos So keep your system ready, make sure your webcam or video input is working, install ultralytics and OpenCV, and follow along step by step. Try it out on your own videos, and share your experiments and observations in our Discord community. See you soon in the next session — we are just getting started!

Comments
  • Object Detection using R-CNN, Fast R-CNN, and Faster R-CNN | Computer Vision Hands-on Bootcamp 6 месяцев назад
    Object Detection using R-CNN, Fast R-CNN, and Faster R-CNN | Computer Vision Hands-on Bootcamp
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Hands on Computer Vision Bootcamp | Day 1 6 месяцев назад
    Hands on Computer Vision Bootcamp | Day 1
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Build a real-time multi camera tracking system | with Python 6 месяцев назад
    Build a real-time multi camera tracking system | with Python
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Speed Estimation & Vehicle Tracking | Computer Vision | Open Source 2 года назад
    Speed Estimation & Vehicle Tracking | Computer Vision | Open Source
    Опубликовано: 2 года назад
  • Real-Time People Counting using YOLO | ROI + Line Crossing Explained 4 недели назад
    Real-Time People Counting using YOLO | ROI + Line Crossing Explained
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Track & Count Objects using YOLOv8 ByteTrack & Supervision 3 года назад
    Track & Count Objects using YOLOv8 ByteTrack & Supervision
    Опубликовано: 3 года назад
  • Computer vision from scratch
    Computer vision from scratch
    Опубликовано:
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Build an AI/ML Football Analysis system with YOLO, OpenCV, and Python 1 год назад
    Build an AI/ML Football Analysis system with YOLO, OpenCV, and Python
    Опубликовано: 1 год назад
  • Computer Vision in Practice
    Computer Vision in Practice
    Опубликовано:
  • Как обучить модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO26, YOLO11, YOLOv8) 1 год назад
    Как обучить модели обнаружения объектов YOLO в Google Colab (YOLO26, YOLO11, YOLOv8)
    Опубликовано: 1 год назад
  • YOLOE: Next Gen Computer Vision - Zero Training Required! 6 месяцев назад
    YOLOE: Next Gen Computer Vision - Zero Training Required!
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Automatic number plate recognition with Python, Yolov8 and EasyOCR | Computer vision tutorial 2 года назад
    Automatic number plate recognition with Python, Yolov8 and EasyOCR | Computer vision tutorial
    Опубликовано: 2 года назад
  • 20 computer vision projects with Python and OpenCV 1 год назад
    20 computer vision projects with Python and OpenCV
    Опубликовано: 1 год назад
  • YOLO Object Detection Using OpenCV And Python || Python Project 2 года назад
    YOLO Object Detection Using OpenCV And Python || Python Project
    Опубликовано: 2 года назад
  • Build an AI/ML Tennis Analysis system with YOLO, PyTorch, and Key Point Extraction 1 год назад
    Build an AI/ML Tennis Analysis system with YOLO, PyTorch, and Key Point Extraction
    Опубликовано: 1 год назад
  • Introduction to Mask R-CNN for image segmentation | Computer Vision bootcamp 6 месяцев назад
    Introduction to Mask R-CNN for image segmentation | Computer Vision bootcamp
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Моделирование черных дыр в C++ 6 месяцев назад
    Моделирование черных дыр в C++
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again) 7 месяцев назад
    Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • YOLO + OCR for License Plate Recognition | Computer Vision Hands-on Project 5 месяцев назад
    YOLO + OCR for License Plate Recognition | Computer Vision Hands-on Project
    Опубликовано: 5 месяцев назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5