📌 项目：roboflow/supervision | 星数：50.8k（Python，MIT）| 日期：2026-09-18 | 今日 GitHub Trending +329 | 来源：GitHub | Trending详情
supervision（50.8k星，MIT，Python）是Roboflow出品的计算机视觉可复用工具库：把CV流水线里重复的检测/分割/追踪/标注可视化/区域计数等环节封装成可复用工具。pip一条安装，对接YOLO、Segment Anything、Detectron2等主流模型。今日Trending +329。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| Detections数据结构 | 统一检测结果容器，跨模型通用（YOLO/SAM/Detectron2） |
| Annotators可视化 | BoxAnnotator/LabelAnnotator/MaskAnnotator绘制检测框/标签/掩码 |
| Zone/LineCounter | 区域计数（多边形Zone）和越线计数（LineCounter），视频流统计 |
| ByteTrack追踪 | 集成ByteTrack目标追踪，视频流跨帧关联 |
| Assets标注工具 | 辅助标注工具，提升人工标注效率 |
# pip安装
pip install supervision
# 检测+可视化（对接YOLO示例）
import supervision as sv
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n.pt")
results = model("video.mp4")
detections = sv.Detections.from_ultralytics(results[0])
box_annotator = sv.BoxAnnotator()
labels = [f"{model.names[c]} {c:.2f}" for c in detections.class_id]
frame = box_annotator.annotate(scene=frame, detections=detections, labels=labels)支持YOLO（Ultralytics）、Segment Anything（SAM）、Detectron2、Grounding DINO、Transformers等主流CV模型。Detections数据结构提供from_ultralytics/from_detectron2/from_sam等适配器统一接口。
Zone是多边形区域计数（统计进入/离开区域的物体），LineCounter是越线计数（统计穿过某条线的物体）。视频流人流/车流统计常用，如商场客流、路口车流。
能。配合YOLO+ByteTrack追踪+Zone/LineCounter计数，实现实时视频流检测+追踪+计数+可视化。支持摄像头流和视频文件。