Alparslan-Tamer/distance-calculation

Python

0

2 commits

updated Jul 4, 2025

See the code

README

Modern Object Detection & Measurement

Modern bir nesne tespiti ve ölçüm uygulaması. YOLOv11 ve BirefNet modellerini kullanarak nesneleri tespit eder, segmentasyon yapar ve hassas mesafe ölçümleri gerçekleştirir.

Özellikler

  • YOLOv11 Nesne Tespiti: Hassas nesne tespiti
  • BirefNet Segmentasyon: Gelişmiş şekil segmentasyonu
  • Hassas Mesafe Ölçümü: Gerçek kontur uzunluğu hesaplama
  • Modern GUI: PySide6 tabanlı kullanıcı dostu arayüz
  • Gerçek Zamanlı İşleme: Webcam ve video dosyası desteği
  • Ayarlanabilir Parametreler: Güven, kontur eşiği, köşe tespiti, ölçek

Kurulum

Gereksinimler

  • Python 3.8+
  • CUDA destekli GPU (opsiyonel, CPU da kullanılabilir)

Paket Kurulumu

pip install -r requirements.txt

Model Dosyaları

YOLOv11 modelini models/ klasörüne yerleştirin:

models/
└── yolov11-small-cloths.pt

Kullanım

Uygulamayı Başlatma

python modern_gui.py

Arayüz Kullanımı

  1. Video Kaynağı Seçimi:

    • "Webcam" butonu ile canlı kamera
    • "Load Video" butonu ile video dosyası
  2. Ayarlar:

    • Confidence: Tespit güven eşiği (0.1-1.0)
    • Contour Threshold: Kontur alan eşiği (10-1000)
    • Corner Detection: Köşe tespit hassasiyeti (0.01-0.1)
    • Pixel/CM Ratio: Piksel-santimetre oranı (0.1-1.0)
  3. Ölçüm:

    • "Calculate Measurements" butonuna basın
    • Sonuçlar hem görselde hem de sağ panelde görüntülenir

Ölçüm Sistemi

Mesafe Hesaplama

  1. Nesne Tespiti: YOLOv11 ile nesne tespiti
  2. Segmentasyon: BirefNet ile şekil segmentasyonu
  3. Kontur Bulma: OpenCV ile kontur tespiti
  4. Köşe Tespiti: Kontur yaklaşımı ile köşe noktaları
  5. Mesafe Hesaplama:
    • Köşe noktaları arası düz mesafe
    • Tüm kontur noktaları arası gerçek uzunluk
  6. Ölçeklendirme: Piksel değerlerini cm'ye çevirme

Görselleştirme

  • Köşe Noktaları: Kırmızı daireler (C1, C2, ...)
  • Mesafe Değerleri: Sarı metin ile segment mesafeleri
  • Toplam Çevre: Gerçek kontur uzunluğu
  • Yaklaşık Değer: Köşe noktaları arası toplam

Teknik Detaylar

Modeller

  • YOLOv11: Nesne tespiti için
  • BirefNet: Segmentasyon için
  • OpenCV: Görüntü işleme ve kontur analizi

Performans

  • GPU kullanımı ile hızlı işleme
  • Çoklu thread desteği
  • Gerçek zamanlı görüntüleme

Sorun Giderme

WSL2'de Çalıştırma

export DISPLAY=:0
python modern_gui.py

GPU Desteği

CUDA destekli kurulum için:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Model Yükleme Sorunları

BirefNet modeli otomatik olarak HuggingFace'den indirilir. İnternet bağlantısı gereklidir.

Lisans

Bu proje açık kaynak kodludur.

Katkıda Bulunma

  1. Fork yapın
  2. Feature branch oluşturun
  3. Değişikliklerinizi commit edin
  4. Pull request gönderin

Alparslan-Tamer/distance-calculation

Python

0

2 commits

updated Jul 4, 2025

See the code

README

Modern Object Detection & Measurement

Modern bir nesne tespiti ve ölçüm uygulaması. YOLOv11 ve BirefNet modellerini kullanarak nesneleri tespit eder, segmentasyon yapar ve hassas mesafe ölçümleri gerçekleştirir.

Özellikler

  • YOLOv11 Nesne Tespiti: Hassas nesne tespiti
  • BirefNet Segmentasyon: Gelişmiş şekil segmentasyonu
  • Hassas Mesafe Ölçümü: Gerçek kontur uzunluğu hesaplama
  • Modern GUI: PySide6 tabanlı kullanıcı dostu arayüz
  • Gerçek Zamanlı İşleme: Webcam ve video dosyası desteği
  • Ayarlanabilir Parametreler: Güven, kontur eşiği, köşe tespiti, ölçek

Kurulum

Gereksinimler

  • Python 3.8+
  • CUDA destekli GPU (opsiyonel, CPU da kullanılabilir)

Paket Kurulumu

pip install -r requirements.txt

Model Dosyaları

YOLOv11 modelini models/ klasörüne yerleştirin:

models/
└── yolov11-small-cloths.pt

Kullanım

Uygulamayı Başlatma

python modern_gui.py

Arayüz Kullanımı

  1. Video Kaynağı Seçimi:

    • "Webcam" butonu ile canlı kamera
    • "Load Video" butonu ile video dosyası
  2. Ayarlar:

    • Confidence: Tespit güven eşiği (0.1-1.0)
    • Contour Threshold: Kontur alan eşiği (10-1000)
    • Corner Detection: Köşe tespit hassasiyeti (0.01-0.1)
    • Pixel/CM Ratio: Piksel-santimetre oranı (0.1-1.0)
  3. Ölçüm:

    • "Calculate Measurements" butonuna basın
    • Sonuçlar hem görselde hem de sağ panelde görüntülenir

Ölçüm Sistemi

Mesafe Hesaplama

  1. Nesne Tespiti: YOLOv11 ile nesne tespiti
  2. Segmentasyon: BirefNet ile şekil segmentasyonu
  3. Kontur Bulma: OpenCV ile kontur tespiti
  4. Köşe Tespiti: Kontur yaklaşımı ile köşe noktaları
  5. Mesafe Hesaplama:
    • Köşe noktaları arası düz mesafe
    • Tüm kontur noktaları arası gerçek uzunluk
  6. Ölçeklendirme: Piksel değerlerini cm'ye çevirme

Görselleştirme

  • Köşe Noktaları: Kırmızı daireler (C1, C2, ...)
  • Mesafe Değerleri: Sarı metin ile segment mesafeleri
  • Toplam Çevre: Gerçek kontur uzunluğu
  • Yaklaşık Değer: Köşe noktaları arası toplam

Teknik Detaylar

Modeller

  • YOLOv11: Nesne tespiti için
  • BirefNet: Segmentasyon için
  • OpenCV: Görüntü işleme ve kontur analizi

Performans

  • GPU kullanımı ile hızlı işleme
  • Çoklu thread desteği
  • Gerçek zamanlı görüntüleme

Sorun Giderme

WSL2'de Çalıştırma

export DISPLAY=:0
python modern_gui.py

GPU Desteği

CUDA destekli kurulum için:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Model Yükleme Sorunları

BirefNet modeli otomatik olarak HuggingFace'den indirilir. İnternet bağlantısı gereklidir.

Lisans

Bu proje açık kaynak kodludur.

Katkıda Bulunma

  1. Fork yapın
  2. Feature branch oluşturun
  3. Değişikliklerinizi commit edin
  4. Pull request gönderin