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🎯 YOLO Distance Calculator

Un calculateur de distance intelligent utilisant YOLOv11 pour détecter et mesurer la distance des objets en temps réel à partir de vidéos, images ou flux CCTV.

✨ Fonctionnalités

  • 🔍 Détection multi-objets : Détecte personnes, voitures, motos, vélos, bus, camions, etc.
  • 📏 Calcul de distance : Calcule automatiquement la distance des objets détectés
  • 🎨 Couleurs personnalisables : Chaque type d'objet a sa propre couleur
  • 📹 Sources multiples : Supporte vidéos, images et flux CCTV/webcam
  • ⚙️ Configuration flexible : Personnalisation facile via le fichier config.py
  • 🚀 Interface interactive : Sélection simple de la source d'entrée

🚀 Installation

Prérequis

  • Python (testé avec Python 3.12)
  • pip

Installation des dépendances

pip install -r requirements.txt

Modèle YOLO

Merci de spécifier l'emplacement du modèle YOLO dans le fichier config.py en définissant la variable YOLO_MODEL_PATH. Par exemple :

YOLO_MODEL_PATH = "chemin/vers/votre/yolovX.pt"

Assurez-vous que le chemin pointe vers le fichier du modèle YOLOvX que vous souhaitez utiliser.

🎮 Utilisation

Lancement du programme

python yolo_distance.py

Menu interactif

Le programme vous propose 3 options :

  1. URL CCTV/Webcam - Pour les flux en direct
  2. Fichier image - Pour analyser une image
  3. Fichier vidéo - Pour analyser une vidéo (Testé avec des vidéos locales)

Contrôles

  • Images : Appuyez sur n'importe quelle touche pour fermer
  • Vidéos/CCTV : Appuyez sur 'q' pour quitter

⚙️ Configuration

Fichier config.py

Sources d'entrée

CCTV_URL = "votre_url_cctv"
IMAGE_FILE = "chemin/vers/votre/image.jpg"
VIDEO_FILE = "chemin/vers/votre/video.mp4"

Classes détectées

CLASS_INFO = {
    0: ("Person", 0.4),        # Personne - 0.4m de largeur moyenne
    2: ("Car", 1.8),           # Voiture - 1.8m de largeur moyenne
    3: ("Motorcycle", 0.8),    # Moto - 0.8m de largeur moyenne
    # ... autres classes
}

Couleurs personnalisées (format BGR)

CLASS_COLORS = {
    0: (0, 255, 0),      # Vert pour les personnes
    2: (0, 0, 255),      # Rouge pour les voitures
    3: (255, 255, 0),    # Cyan pour les motos
    # ... autres couleurs
}

🎯 Classes détectées par défaut

Objet ID Couleur Largeur moyenne
👤 Person 0 Vert 0.4m
🚴 Bicycle 1 Bleu 0.6m
🚗 Car 2 Rouge 1.8m
🏍️ Motorcycle 3 Cyan 0.8m
✈️ Airplane 4 Violet 35.0m
🚌 Bus 5 Magenta 2.5m
🚂 Train 6 Orange 3.0m
🚛 Truck 7 Jaune 2.4m
🛥️ Boat 8 Bleu clair 3.0m
🖥️ Monitor 62 Blanc 0.5m

🔧 Personnalisation

Ajouter une nouvelle classe

# Dans config.py
CLASS_INFO[15] = ("Cat", 0.3)  # Chat avec largeur 0.3m
CLASS_COLORS[15] = (0, 100, 200)  # Couleur orange

Modifier une classe existante

# Changer la largeur des voitures
CLASS_INFO[2] = ("Car", 2.0)  # Nouvelle largeur 2.0m

# Changer la couleur des voitures
CLASS_COLORS[2] = (255, 100, 0)  # Nouvelle couleur

📁 Structure du projet

yolov8_distance_calculator/
├── yolo_distance.py           # Script principal
├── distance_calculator.py     # Logique de calcul de distance
├── config.py                  # Configuration
├── requirements.txt           # Dépendances
└── README.md                 # Documentation

🛠️ Fonctionnement technique

Calcul de distance

La distance est calculée en utilisant la formule :

Distance = (Largeur_réelle × Distance_focale) / Largeur_perçue_en_pixels

Distance focale

Calculée automatiquement ou utilise une valeur par défaut si aucune source CCTV n'est disponible.

🎨 Couleurs BGR

Format utilisé par OpenCV (Bleu, Vert, Rouge) :

  • Rouge : (0, 0, 255)
  • Vert : (0, 255, 0)
  • Bleu : (255, 0, 0)
  • Cyan : (255, 255, 0)
  • Magenta : (255, 0, 255)
  • Jaune : (0, 255, 255)

🚀 Exemples d'utilisation

Analyse d'une image

python yolo_distance.py
# Choisir option 2
# Entrer le chemin de votre image

Flux webcam

python yolo_distance.py
# Choisir option 1
# Entrer 0 pour la webcam par défaut

Vidéo locale

python yolo_distance.py
# Choisir option 3
# Entrer le chemin de votre vidéo

🔍 Dépannage

Problèmes courants

📋 Dépendances

  • opencv-python - Traitement d'images et vidéos
  • ultralytics - Modèles YOLO
  • numpy - Calculs numériques

🤝 Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à :

  • Signaler des bugs
  • Proposer de nouvelles fonctionnalités
  • Améliorer la documentation
  • Ajouter de nouvelles classes d'objets

🙏 Remerciements

  • Ultralytics pour YOLO
  • OpenCV pour le traitement d'images
  • Merci à omukesh, auteur du projet original dont ce dépôt est un fork.

PS

  • Ce projet a été réalisé en grande partie avec l'aide de GitHub Copilot dans Visual Studio Code en mode agent et avec le model Claude Sonnet 4, une intelligence artificielle d'assistance à la génération de code.

  • Je n'ai pas encore vérifié la logique de calcul de distance du projet d'origine dont j'ai réalisé le fork.