cvflair

Bilgisayarlı görü tespitlerini üç satırda, hazır temalarla ekrana çizen ince bir katman.

Kamera döngüsü, temalar ve çizim tek pakette; numpy ve opencv dışında bağımlılığı yok. Model bağımsızdır: kutu üreten her kaynak (YOLO, MediaPipe, InsightFace veya özel bir model) aynı temayla çizilir.

Aynı tespitler, dört tema. tools/make_demo_gif.py ile üretildi: docs/city.png üzerine çizilen kutular. Başka bir görsel için --background <yol>.

Sekiz çerçeve biçimi, beş hazır tema — hepsi tek Theme(...) satırıyla. Hiçbirini kurmadan denemek için: tema playground → Ayarları oynat, hazır Python kodunu kopyala; sayfa tamamen tarayıcıda çalışır.

Kurulum

Python 3.10 veya üzeri gerekir.

pip install cvflair

YOLO ile kullanmak için Ultralytics extra'sı (lisans notu aşağıda):

pip install "cvflair[yolo]"

Hızlı başlangıç

from cvflair import Camera

cam = Camera(source=0, theme="neon")
for frame in cam.stream():
    cam.show(frame)

Kamera açılır, kareler ayrı bir thread'de okunur, pencere q veya ESC ile kapanır — release() çağırmaya, while True kurmaya gerek yok.

Bu akışta ekranda ham kare görünür: tema ancak ortada tespit varken çizim yapar. Bir model bağlandığında her adım (kare, tespitler) çiftine dönüşür ve tema otomatik uygulanır:

cam = Camera(source=0, theme="hud")
for frame, detections in cam.stream(model="yolov8n.pt"):
    cam.show(frame, detections)

model yerine Detections döndüren kendi fonksiyonunu da verebilirsin — kütüphaneyi model-agnostik yapan yer orası.

Belgeler

Kameran yoksa bile çalışan üç örnek var:

python examples/motion_detection.py       # gerçek tespit, sinir ağı yok (kamera ister)
python examples/theme_preview.py          # kamerasız, her temayı bir PNG'ye çizer
python examples/video_file.py girdi.mp4   # dosyayı işleyip işaretlenmiş kopyasını yazar

Neden bu tasarım

• Kuyruk tek slotlu. Yeni kare gelince bekleyen eski kare düşürülür; işleme yavaşladığında gecikme birikmez, ekranda hep en güncel kare olur. Video dosyası için drop_frames=False bunu tersine çevirir.
• Çizim nesneleri bir kere kurulur, her karede yeniden kullanılır.
• Bağımlılık yüzeyi kasten dar. import cvflair ~0,3 saniye, kurulum ~170 MB (neredeyse tamamı opencv + numpy).
• Model paketin dışında. Hiçbir ağırlık veya model kodu pakete gömülü değil.

Ölçülmüş rakamlar ve gerekçeleri: API ve iç işleyiş.

Geliştirme

git clone https://github.com/kbycode/cvflair.git
cd cvflair
pip install -e ".[dev]"

pytest              # kamera gerektirmez
ruff check .
mypy                # paket py.typed gönderiyor, tip iddiası denetleniyor

Ayrıntılar ve katkı akışı: CONTRIBUTING.md

Lisans

MIT — bkz. LICENSE. Bağımlılıkların ikisi de izin verici lisanslı (opencv-python Apache 2.0, numpy BSD).

YOLO ağırlıkları veya Ultralytics kodu bu pakete gömülü değildir; Ultralytics'in kullanılması hâlinde AGPL-3.0 koşulları onu kullanan projenin sorumluluğundadır.