Roboflow Supervision

Supervision — post-procesado y anotaciones de visión (API actual)

⚠️ Corrección 2026-09-05 (auditoría): sv.Image, Detections.from_yolov8 y Detections.from_coco_json ya no existen en Supervision moderno. La API actual pasa numpy/PIL directo y usa from_ultralytics y helpers de supervision.dataset.

Repo: https://github.com/roboflow/supervision (Python, ~50K⭐).

When to Use

• Cuando pidas anotar/visualizar/dibujar cajas de detecciones (YOLO, etc.) o filtros/post-procesado (zone, line, byte_tracker) sobre vídeo/imagen.

Uso (API real)

import supervision as sv

# Anotar con cajas: la imagen se pasa directa (numpy/PIL), sin sv.Image
annotated = box_annotator.annotate(scene=image.copy(), detections=detections)

# Detecciones desde Ultralytics YOLO:
detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)   # (ya no from_yolov8)

# Carga de datasets COCO: helpers de supervision.dataset
from supervision.dataset import load_coco_annotations, coco_annotations_to_detections

Pitfalls

• No sv.Image — pasa la imagen numpy/PIL directamente a annotate(scene=..., detections=...).
• No Detections.from_yolov8 → from_ultralytics; from_yolov5 sí existe.
• No Detections.from_coco_json → helpers supervision.dataset.

Verificación

• annotate(scene=image, detections=...) y comprobar que las bboxes se dibujan; from_ultralytics con un modelo YOLO.