`from ultralytics import YOLO
import cv2
import math
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(3, 640)
cap.set(4, 480)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS,30)
Model
model = YOLO("best_cember30.pt")
Nesne sınıfları
classNames = ["cember"]
while True:
success, img = cap.read()
results = model(img, stream=True)
# Koordinatlar
min_radius = float('inf') # Başlangıçta en küçük yarıçapı sonsuz kabul ediyoruz
min_circle = None # En küçük yarıçapı olan çember
circle_count = 1 # Çember sayacı her döngüde sıfırlanacak
for r in results:
boxes = r.boxes
for box in boxes:
# bounding box
x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
x1, y1, x2, y2 = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2) # int değerlere dönüştür
# confidence
confidence = math.ceil((box.conf[0] * 100)) / 100
# class name
cls = int(box.cls[0])
# object details
org = [x1, y1]
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
fontScale = 1
thickness = 2
# Çember numarası ve yarıçap bilgisini ekrana yazdır
radius = min((x2 - x1), (y2 - y1)) / 2
cv2.putText(img, f"Radius: {radius:.2f}", (x1, y1 - 10), font, fontScale, (255, 0, 0), thickness)
# En küçük yarıçapı kontrol et
if radius < min_radius:
min_radius = radius
min_circle = (x1, y1, x2, y2) # En küçük yarıçaplı çemberin koordinatlarını güncelle
# Nesne adını ve güvenilirlik bilgisini ekrana yazdır
cv2.putText(img, f"{classNames[cls]} {confidence}", org, font, fontScale, (255, 0, 0), thickness)
# Çember sayacını artır
circle_count += 1
# En küçük yarıçaplı çemberin etrafını yeşil bir dikdörtgenle çerçevele
if min_circle is not None:
x1, y1, x2, y2 = min_circle
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), thickness=3)
print("En küçük yarıçaplı çember:", min_radius)
cv2.imshow('Webcam', img)
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()`
