【Python】YOLOv8で人を追跡

【状況】映像に映っている人を追跡（トラッキング）したい．YOLOv8が良いらしい．
【対処】サンプルコード動かすだけで感動できる，のメモ

公式ページが充実

トラッキング

サンプルもあるのでかなり参考になります（日本語だし！）

環境設定

pythonがインストールされている環境でインストール（執筆に利用したバージョンは3.10.9；諸事情により若干古いバージョンを入れています）．

pip install ultralytics

関連するライブラリも（ある程度）自動的にインストールされます．

サンプルを動かす

公式ページのコードを転載．
使う学習モデルを決めて，トラッキングを呼ぶだけで使用感を体験できます．YouTube動画を対象に指定し，show=Trueで，画面を自動的に表示．「yolov8n.pt」は，学習モデルのファイルで，初回は自動でダウンロードしてくれます．学習モデルにはバリエーションがあり，クオリティや用途の違いで使い分けることができます．

from ultralytics import YOLO

# トラッキングパラメーターを構成し、トラッカーを実行
model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.track(source="https://youtu.be/LNwODJXcvt4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)

resultsの中身に，見つけた人や物の物体名，ID，矩形の座標値が入っているので，特定の人をトラッキングすることができます．
なお，実行したときに足りないライブラリがあった（lapxとか）けど，自動インストールして実行くれるとかいう．python素晴らしい♪

デモ映像より．画面に映っている物体や人をID番号付きで認識してくれる．

引数のsourceには，動画なども指定できます．プログラムと同じフォルダにwalk.mp4を置いて，以下のように書き換えれば，手持ちの動画に対して処理を行うことができます．

results = model.track(source="walk.mp4", conf=0.3, iou=0.5, show=True)

invideo AIで作成した動画

複数の人が居る場合は，idで区別できることが分かります．personの右の数値は1.0を最大とする確信度．0.8あるのはかなり高い．
confの数値が確信度の最低値．高すぎると人であっても認識されにくくなるので調整が必要．