Supervision开源Python计算机视觉工具库，简化模型推理与数据标注流程

Supervision：让计算机视觉开发更简单高效

你是否曾经在计算机视觉项目中为繁琐的数据处理、模型推理和结果可视化而烦恼？Supervision 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用 Python 编写的可复用计算机视觉工具库，可以帮助开发者快速构建、部署和优化视觉应用。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Supervision项目stars数：35236
Supervision项目forks数：2896

Supervision项目目录截图

Supervision项目核心亮点

• 🔌 模型无关性：支持任意分类、检测或分割模型，并提供与 Ultralytics、Transformers、MMDetection 等流行框架的便捷连接器。
• 🎨 高度可定制标注工具：提供丰富的标注器（如边界框、掩码、标签等），支持灵活配置，轻松实现检测结果的可视化。
• 📦 数据集工具链：支持多种格式（如 COCO、YOLO）的数据集加载、拆分、合并与保存，简化数据预处理流程。
• 🚀 端到端示例丰富：提供从模型推理到结果分析的完整教程，包括实时视频处理、目标跟踪、区域计数等实用场景。

Supervision项目快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 Supervision：
1. 安装：

pip install supervision

1. 运行你的第一个检测任务：

   import cv2
   import supervision as sv
   from ultralytics import YOLOimage = cv2.imread("your_image.jpg")
   model = YOLO("yolov8s.pt")
   result = model(image)[0]
   detections = sv.Detections.from_ultralytics(result)
   print(len(detections)) # 输出检测到的目标数量

2. 可视化检测结果：

   box_annotator = sv.BoxAnnotator()
   annotated_frame = box_annotator.annotate(
   scene=image.copy(),
   detections=detections
   )
   cv2.imwrite("annotated_image.jpg", annotated_frame)

Supervision项目应用场景

• 实时视频分析：结合目标检测与跟踪技术，实现交通流量统计、人员停留时间分析等。
• 工业自动化：通过区域计数与异常检测，监控生产线上的物体数量与状态。
• 智能零售：利用多目标跟踪与行为分析，优化顾客动线及商品摆放策略。
• 科研与教育：快速构建原型系统，用于计算机视觉算法的验证与教学演示。

用户案例：目前，Roboflow 社区、多家初创企业及研究机构都在使用 Supervision 加速其计算机视觉应用的开发流程。

Supervision项目链接

roboflow / supervision项目地址：https://github.com/roboflow/supervision

本文地址：https://www.tgoos.com/13996