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roboflow/supervision

可复用的 Python 计算机视觉工具包，用于数据集处理、检测结果可视化、目标跟踪与区域计数。

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这是什么？

Supervision 是一个用于计算机视觉应用的 Python 库，提供可复用的基础模块。它可以直接处理任何分类、检测或分割模型的输出，并为 Ultralytics、Transformers、MMDetection 和 Roboflow Inference 等常用库提供转换接口。

库中覆盖了模型之外的大量常见代码：通过一组可定制的标注器绘制检测框、掩码、标签和轨迹；在视频帧之间跟踪目标；统计进入多边形区域或穿过指定线段的目标数量；计算评估指标。它还支持 COCO、YOLO、Pascal VOC 格式数据集的加载、划分、合并与转换。

使用 pip 安装，要求 Python 3.10 及以上。其核心对象是 sv.Detections 和 sv.DetectionDataset，各组件可以自由组合，不依赖某一特定模型。

核心功能

  • 01提供检测框、掩码、标签和轨迹等可定制标注器
  • 02支持视频帧间的目标跟踪
  • 03可统计进入多边形区域或穿过线段的目标数量
  • 04支持 COCO、YOLO、Pascal VOC 数据集的加载、划分、合并与转换
  • 05为 Ultralytics、Transformers、MMDetection、Roboflow Inference 提供接入方式

适用场景

  • 开发阶段在图片或视频上可视化模型预测结果
  • 在零售或交通视频中统计进入指定区域的人员或车辆
  • 在不同格式之间准备和转换目标检测数据集
  • 围绕任意检测模型搭建自定义的计算机视觉流程

快速上手

  1. 1

    使用 pip 安装包（需要 Python 3.10 或更高版本）

    pip install supervision
  2. 2

    安装模型示例的可选依赖

    pip install pillow rfdetr

使用前须知

  • 需要 Python 3.10 或更高版本。
  • 部分模型连接器（如 Inference）需要 Roboflow API 密钥。

标签

#computer-vision#object-detection#object-tracking#image-annotation#dataset-conversion#yolo#python#classification#coco#deep-learning

常见问题

supervision 是什么？
可复用的 Python 计算机视觉工具包，用于数据集处理、检测结果可视化、目标跟踪与区域计数。 Supervision 是一个用于计算机视觉应用的 Python 库，提供可复用的基础模块。它可以直接处理任何分类、检测或分割模型的输出，并为 Ultralytics、Transformers、MMDetection 和 Roboflow Inference 等常用库提供转换接口。
supervision 可以免费使用吗？用的什么许可证？
supervision 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
supervision 还在维护吗？
活跃维护中。supervision 最近一次提交是在 2026年10月20日。
supervision 适合用来做什么？
开发阶段在图片或视频上可视化模型预测结果 在零售或交通视频中统计进入指定区域的人员或车辆 在不同格式之间准备和转换目标检测数据集 围绕任意检测模型搭建自定义的计算机视觉流程
supervision 怎么安装和运行？
使用 pip 安装包（需要 Python 3.10 或更高版本）: pip install supervision 安装模型示例的可选依赖: pip install pillow rfdetr
在哪里获取 supervision？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/roboflow/supervision

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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