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comments: true
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description: Aprenda a usar o Ultralytics YOLO para rastreamento de objetos em fluxos de vídeo. Guias para usar diferentes rastreadores e personalizar configurações de rastreador.
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keywords: Ultralytics, YOLO, rastreamento de objetos, fluxos de vídeo, BoT-SORT, ByteTrack, guia em Python, guia CLI
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# Rastreamento de Múltiplos Objetos com Ultralytics YOLO
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<img width="1024" src="https://user-images.githubusercontent.com/26833433/243418637-1d6250fd-1515-4c10-a844-a32818ae6d46.png" alt="Exemplos de rastreamento de múltiplos objetos">
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Rastreamento de objetos no âmbito da análise de vídeo é uma tarefa crucial que não apenas identifica a localização e classe dos objetos dentro do quadro, mas também mantém um ID único para cada objeto detectado à medida que o vídeo avança. As aplicações são ilimitadas — variando desde vigilância e segurança até análises esportivas em tempo real.
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## Por Que Escolher Ultralytics YOLO para Rastreamento de Objetos?
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A saída dos rastreadores da Ultralytics é consistente com a detecção de objetos padrão, mas com o valor agregado dos IDs dos objetos. Isso facilita o rastreamento de objetos em fluxos de vídeo e a realização de análises subsequentes. Aqui está o porquê de considerar usar Ultralytics YOLO para suas necessidades de rastreamento de objetos:
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- **Eficiência:** Processa fluxos de vídeo em tempo real sem comprometer a precisão.
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- **Flexibilidade:** Suporta múltiplos algoritmos de rastreamento e configurações.
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- **Facilidade de Uso:** Simples API em Python e opções CLI para rápida integração e implantação.
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- **Personalização:** Fácil de usar com modelos YOLO treinados personalizados, permitindo integração em aplicações específicas de domínio.
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<p align="center">
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<iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/hHyHmOtmEgs?si=VNZtXmm45Nb9s-N-"
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title="Reprodutor de vídeo do YouTube" frameborder="0"
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allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share"
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allowfullscreen>
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</iframe>
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<strong>Assistir:</strong> Detecção e Rastreamento de Objetos com Ultralytics YOLOv8.
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## Aplicações no Mundo Real
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| Transporte | Varejo | Aquicultura |
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|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|
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| Rastreamento de Veículos | Rastreamento de Pessoas | Rastreamento de Peixes |
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## Características em Destaque
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Ultralytics YOLO estende suas funcionalidades de detecção de objetos para fornecer rastreamento de objetos robusto e versátil:
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- **Rastreamento em Tempo Real:** Acompanha objetos de forma contínua em vídeos de alta taxa de quadros.
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- **Suporte a Múltiplos Rastreadores:** Escolha dentre uma variedade de algoritmos de rastreamento estabelecidos.
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- **Configurações de Rastreador Personalizáveis:** Adapte o algoritmo de rastreamento para atender requisitos específicos ajustando vários parâmetros.
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## Rastreadores Disponíveis
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Ultralytics YOLO suporta os seguintes algoritmos de rastreamento. Eles podem ser ativados passando o respectivo arquivo de configuração YAML, como `tracker=tracker_type.yaml`:
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* [BoT-SORT](https://github.com/NirAharon/BoT-SORT) - Use `botsort.yaml` para ativar este rastreador.
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* [ByteTrack](https://github.com/ifzhang/ByteTrack) - Use `bytetrack.yaml` para ativar este rastreador.
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O rastreador padrão é o BoT-SORT.
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## Rastreamento
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Para executar o rastreador em fluxos de vídeo, use um modelo Detect, Segment ou Pose treinado, como YOLOv8n, YOLOv8n-seg e YOLOv8n-pose.
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!!! exemplo ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Carregar um modelo oficial ou personalizado
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model = YOLO('yolov8n.pt') # Carregar um modelo Detect oficial
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model = YOLO('yolov8n-seg.pt') # Carregar um modelo Segment oficial
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model = YOLO('yolov8n-pose.pt') # Carregar um modelo Pose oficial
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model = YOLO('caminho/para/melhor.pt') # Carregar um modelo treinado personalizado
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# Realizar rastreamento com o modelo
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", show=True) # Rastreamento com rastreador padrão
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", show=True, tracker="bytetrack.yaml") # Rastreamento com o rastreador ByteTrack
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```
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=== "CLI"
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```bash
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# Realizar rastreamento com vários modelos usando a interface de linha de comando
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yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modelo Detect oficial
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yolo track model=yolov8n-seg.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modelo Segment oficial
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yolo track model=yolov8n-pose.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modelo Pose oficial
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yolo track model=caminho/para/melhor.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" # Modelo treinado personalizado
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# Rastrear usando o rastreador ByteTrack
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yolo track model=caminho/para/melhor.pt tracker="bytetrack.yaml"
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```
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Como pode ser visto no uso acima, o rastreamento está disponível para todos os modelos Detect, Segment e Pose executados em vídeos ou fontes de streaming.
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## Configuração
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### Argumentos de Rastreamento
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A configuração de rastreamento compartilha propriedades com o modo Predict, como `conf`, `iou`, e `show`. Para mais configurações, consulte a página de [Predict](https://docs.ultralytics.com/modes/predict/) model page.
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!!! exemplo ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Configurar os parâmetros de rastreamento e executar o rastreador
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model = YOLO('yolov8n.pt')
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)
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```
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=== "CLI"
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```bash
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# Configurar parâmetros de rastreamento e executar o rastreador usando a interface de linha de comando
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yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" conf=0.3, iou=0.5 show
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```
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### Seleção de Rastreador
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A Ultralytics também permite que você use um arquivo de configuração de rastreador modificado. Para fazer isso, simplesmente faça uma cópia de um arquivo de configuração de rastreador (por exemplo, `custom_tracker.yaml`) de [ultralytics/cfg/trackers](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/trackers) e modifique quaisquer configurações (exceto `tracker_type`) conforme suas necessidades.
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!!! exemplo ""
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=== "Python"
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# Carregar o modelo e executar o rastreador com um arquivo de configuração personalizado
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model = YOLO('yolov8n.pt')
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results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", tracker='custom_tracker.yaml')
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```
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=== "CLI"
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```bash
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# Carregar o modelo e executar o rastreador com um arquivo de configuração personalizado usando a interface de linha de comando
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yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4" tracker='custom_tracker.yaml'
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```
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Para uma lista completa de argumentos de rastreamento, consulte a página [ultralytics/cfg/trackers](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/trackers).
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## Exemplos em Python
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### Loop de Persistência de Rastreamentos
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Aqui está um script em Python usando OpenCV (`cv2`) e YOLOv8 para executar rastreamento de objetos em quadros de vídeo. Este script ainda pressupõe que você já instalou os pacotes necessários (`opencv-python` e `ultralytics`). O argumento `persist=True` indica ao rastreador que a imagem ou quadro atual é o próximo de uma sequência e que espera rastreamentos da imagem anterior na imagem atual.
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!!! exemplo "Loop de fluxo com rastreamento"
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```python
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import cv2
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from ultralytics import YOLO
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# Carregar o modelo YOLOv8
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model = YOLO('yolov8n.pt')
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# Abrir o arquivo de vídeo
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video_path = "caminho/para/video.mp4"
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cap = cv2.VideoCapture(video_path)
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# Repetir através dos quadros de vídeo
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while cap.isOpened():
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# Ler um quadro do vídeo
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success, frame = cap.read()
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if success:
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# Executar rastreamento YOLOv8 no quadro, persistindo rastreamentos entre quadros
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results = model.track(frame, persist=True)
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# Visualizar os resultados no quadro
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annotated_frame = results[0].plot()
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# Exibir o quadro anotado
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cv2.imshow("Rastreamento YOLOv8", annotated_frame)
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# Interromper o loop se 'q' for pressionado
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
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break
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else:
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# Interromper o loop se o fim do vídeo for atingido
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break
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# Liberar o objeto de captura de vídeo e fechar a janela de exibição
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows()
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Note a mudança de `model(frame)` para `model.track(frame)`, que habilita o rastreamento de objetos ao invés de detecção simples. Este script modificado irá executar o rastreador em cada quadro do vídeo, visualizar os resultados e exibi-los em uma janela. O loop pode ser encerrado pressionando 'q'.
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## Contribuir com Novos Rastreadores
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Você é proficiente em rastreamento de múltiplos objetos e implementou ou adaptou com sucesso um algoritmo de rastreamento com Ultralytics YOLO? Convidamos você a contribuir para nossa seção de Rastreadores em [ultralytics/cfg/trackers](https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/trackers)! Suas aplicações do mundo real e soluções podem ser inestimáveis para usuários trabalhando em tarefas de rastreamento.
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Ao contribuir para esta seção, você ajuda a expandir o escopo de soluções de rastreamento disponíveis dentro do framework Ultralytics YOLO, adicionando outra camada de funcionalidade e utilidade para a comunidade.
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Para iniciar sua contribuição, por favor, consulte nosso [Guia de Contribuição](https://docs.ultralytics.com/help/contributing) para instruções completas sobre como enviar um Pedido de Pull (PR) 🛠️. Estamos ansiosos para ver o que você traz para a mesa!
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Juntos, vamos aprimorar as capacidades de rastreamento do ecossistema Ultralytics YOLO 🙏!
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