Transforme o vídeo da câmera num vigia de mesas e filas

01Pra que serve

• Saber quais mesas estão ocupadas: cada mesa vira uma área e mostra quantas pessoas estão nela agora.
• Medir quanto tempo cada pessoa fica numa área, como no exemplo oficial do caixa de loja.
• Ver a fila de espera: você desenha a área da entrada e roda no vídeo da câmera.
• Funciona com o vídeo de uma câmera que você já tem, gravado ou ao vivo.

02O que você precisa

• Um computador com Windows, Mac ou Linux
• Git (programa que baixa o código)
• uv (programa que instala o Python e o que o projeto precisa): docs.astral.sh/uv
• Um vídeo da sua câmera (ou o vídeo de exemplo que o próprio projeto baixa)

03Passo a passo

1. Abra o terminal (no Windows, o PowerShell) e baixe o código do projeto:

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   git clone --depth 1 -b develop https://github.com/roboflow/supervision.git

2. Entre na pasta do exemplo e crie um espaço separado pro projeto com o uv. O uv mostra na tela o comando pra ligar esse espaço. No Mac e no Linux é o segundo comando abaixo.

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   cd supervision/examples/time_in_zone
   uv venv
   source .venv/bin/activate

3. Instale tudo o que o exemplo precisa com um único comando:

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   uv pip install -r requirements.txt

4. Quer testar antes de usar a sua câmera? Baixe o vídeo de exemplo, que mostra o caixa de uma loja:

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   python scripts/download_from_youtube.py --url "https://www.youtube.com/watch?v=-8zyEwAa50Q" --output_path "data/checkout" --file_name "video.mp4"

5. Desenhe as áreas em cima do vídeo. Clique nos cantos de cada área (uma mesa, a fila). Enter fecha a área, Esc cancela, s salva e q sai. As áreas ficam salvas num arquivo config.json.

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   python scripts/draw_zones.py --source_path "data/checkout/video.mp4" --zone_configuration_path "data/checkout/config.json"

6. Rode a análise. O [0] faz contar só pessoas, como no exemplo oficial. Em device fica "cpu" (vale pra qualquer computador), "mps" (Mac com chip Apple) ou "cuda" (placa de vídeo NVIDIA).

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   python ultralytics_file_example.py --zone_configuration_path "data/checkout/config.json" --source_video_path "data/checkout/video.mp4" --weights "yolov8x.pt" --device "cpu" --classes "[0]" --confidence_threshold 0.3 --iou_threshold 0.7

04Exemplos de uso: troque o que está entre [COLCHETES]

python scripts/draw_zones.py --source_path "[PASTA DO SEU VÍDEO]/[NOME DO VÍDEO].mp4" --zone_configuration_path "[PASTA DO SEU VÍDEO]/mesas.json"

python ultralytics_file_example.py --zone_configuration_path "[PASTA DO SEU VÍDEO]/mesas.json" --source_video_path "[PASTA DO SEU VÍDEO]/[NOME DO VÍDEO].mp4" --weights "yolov8s.pt" --device "cpu" --classes "[0]"

python ultralytics_file_example.py --zone_configuration_path "[PASTA DO SEU VÍDEO]/fila.json" --source_video_path "[PASTA DO SEU VÍDEO]/[NOME DO VÍDEO].mp4" --weights "yolov8s.pt" --device "cpu" --classes "[0]"

python ultralytics_stream_example.py --zone_configuration_path "[PASTA]/mesas.json" --rtsp_url "[ENDEREÇO RTSP DA SUA CÂMERA]" --weights "yolov8s.pt" --device "cpu" --classes "[0]"