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Ultralytics提供了一系列的解决方案，利用YOLO11解决现实世界的问题，包括物体计数、模糊处理、热力图、安防系统、速度估计、物体追踪等多个方面的应用。
实例分割是一项计算机视觉任务，涉及在像素级别识别和勾勒图像中的单个对象。与只按类别对像素进行分类的语义分割…概述
Ultralytics提供了一系列的解决方案，利用YOLO11解决现实世界的问题，包括物体计数、模糊处理、热力图、安防系统、速度估计、物体追踪等多个方面的应用。
实例分割是一项计算机视觉任务，涉及在像素级别识别和勾勒图像中的单个对象。与只按类别对像素进行分类的语义分割不同，实例分割对每个对象实例进行唯一标记和精确划分，因此对于需要详细空间理解的应用（如医疗成像、自动驾驶和工业自动化）来说至关重要。
Ultralytics 软件包中有两种类型的实例分割跟踪：
**使用类对象进行实例分割：**每个类对象都有一种独特的颜色，以实现清晰的视觉分隔。**利用物体轨迹进行实例分割：**每个轨迹都用不同的颜色表示，便于在视频帧中进行识别和跟踪。实例分割可识别并勾勒出图像中的单个物体，为每个物体赋予独特的标签和蒙版。物体跟踪功能则通过在视频帧中为物体分配一致的 ID 来扩展这一功能，从而便于随着时间的推移对同一物体进行连续跟踪，同时保持精确的边界信息。
演示代码
Ultralytics提供了演示代码，展示如何使用驶离分割与跟踪解决方案。
import cv2from ultralytics import solutionscap = cv2.VideoCapture("path/to/video.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"# Video writer
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))
video_writer = cv2.Vi
