# Traffic analysis
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## 安裝部分
- 下載打包的[程式壓縮檔](https://drive.google.com/drive/folders/1kZKcKLAr_Ea9cA0s-pHz_T5O2XJ8OUUY?usp=sharing)，並且解壓縮到您想要的位置
- 於該資料夾打開虛擬環境 bash (建議使用 conda)
- 執行安裝套件指令 `pip install -r requirements.txt`
- 若執行有發生套件缺失，請再另行安裝自己適用版本即可

## 執行部分
- 於虛擬環境輸入以下指令執行程式，會彈出視窗給您指定偵測線段，並且執行偵測，但這不會儲存影片，偵測期間會顯示畫面:

    python inference_line_custom.py \
        --roboflow_api_key 你的apikey \
        --source_video_path test2.mov \
        --confidence_threshold 0.3 \
        --iou_threshold 0.5

- `--source_video_path` 為指定用於偵測的影片檔案
- `--confidence_threshold` 調整偵測出的物件信心要大於的值
- `--iou_threshold` 調整偵測出的物件 iou 要大於的值
- 若要儲存影片，請加上參數 `--target_video_path`，使用範例如下，會產生一個影片命名為 result.mov，偵測期間不會顯示畫面:

    python inference_line_custom.py \
        --roboflow_api_key 你的apikey \
        --source_video_path test2.mov \
        --confidence_threshold 0.3 \
        --iou_threshold 0.5 \
        --target_video_path result.mov

- 若要更換模型，請修改參數 `--model_id` ，目前使用 `car-model-ktn32/1`，[模型連結](https://universe.roboflow.com/stanley-nphyl/car-model-ktn32)

    python inference_line_custom.py \
        --roboflow_api_key 你的apikey \
        --source_video_path test2.mov \
        --confidence_threshold 0.3 \
        --iou_threshold 0.5 \
        --model_id car-model-ktn32/1

黃色標示區域即為模型名稱，換成其他 roboflow 的模型也如此

## 偵測線段操作流程及注意事項
- 於最先跳出的畫面中，點擊會形成點，兩點成一線，最多支援四條線
- 若點擊出了四條線，視窗會自動消失，按下 enter 會繼續執行後續
- 若想要的線段數量為四條以下，則點擊完所需的線段後按下 enter 執行後續
- 若點擊過程中發現點錯了，請直接終止程式並重新執行程式