Python和OpenCV库实现识别人物出现并锁定

目录

• 1. 安装php必要的库
• 2. 加载和显示视频
• 3. 应用预训练的人物检测模型
• 4. 在检测到的人物周围绘制边界框
• 5. 保存和显示结果
• 总结：

1. 安装必要的库

首先，确保您已安装以下库：

• OpenCV: 用于图像处理和计算机视觉任务
• imutils: 提供一些实用函数，如图像旋转、裁剪等

安装方法如下：

pip install opencv-python
pip install imutils

2. 加载和显示视频

首先，我们需要导入所需的库，并加载一个视频文件。我们将使用OpenCV的VideoCapture类来加载视频。

import cv2
import imutils

video_path = "path/to/your/video.mp4"

# 打开视频
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    # 缩放以提高处理速度
    frame = imutils.resize(frame, width=600)

    cv2.imshow("Input Video", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

3. 应用预训练的人物检测模型

接下来，我们将使用OpenCV中提供的预训练模型。这里我们使用MobileNet-SSD模型，因为它在速度和准确性之间达到了很好的平衡。

prototxt_path = "path/to/your/MobileNetSSD_deploy.prototxt"
model_path = "path/to/your/MobileNetSSD_deploy.caffemodel"

# 加载预训练模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt_path, model_path)

4. 在检测到的人物周围绘制边界框

现在，我们将使用预训练的模型来检测视频中的人物，并在检测到的人物周围绘制边界框。

开发者_Python培训# 设置置信度阈值
confidence_threshold = 0.5

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    frame = imutils.resize(frame, width=600)
    (h, w) = frame.shape[:2]

    # 将图像转换为blob
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.007843, (w, h), 127.5)

    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()

    for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        if confidence > confidence_threshold:
            idx = int(detections[0, 0, i, 1])

            if idx == 15:  # 15 代表人类
                box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
                (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

                # 在检测到的人物周围绘制边界框
                cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow("Input Video", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

5. 保存和显示结果

最后，我们将处理后的视频保存到磁盘，并在程序完成后关闭所有窗口。

# 创建 VideoWriter 对象以保存处理后的视频
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")
out = cv2.VideoWriter("output.mp4", fourcc, 30, (w, h))

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if not ret:
        break

    frame = imutils.resize(frame, width=600)
    (h, w) = frame.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.phpblobFromImage(frame, 0.007843, (w, h), 127.5)

    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()

    for uRXZRAvi in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        if confidence > confidence_threshold:
            idx = int(detections[0, 0, i, 1])

            if idx == 15:
                box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
                (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
                cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

    # 将帧写入输出视频
    out.write(frame)
android
    cv2.imshow("Input Video", frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

总结：

现在，您应该已经成功地创建了一个可以识别人物出现并将其锁定的项目。通过运行此代码，您将能够在给定的视频中检测到人物，并在检测到的人物周围绘制边界框。此外，该程序将处理后的视频保存到磁盘，以便您以后查看。

本教程展示了如何使用Python和OpenCV库构建一个简单的编程客栈人物识别和锁定项目。您可以在此基础上进行扩展，以满足您的特定需求。例如，您可以尝试：

• 使用其他预训练模型，以提高识别准确性或降低计算复杂性。
• 为检测到的人物添加标签，例如显示置信度分数或人物ID。
• 跟踪检测到的人物在视频中的移动轨迹。
• 将此项目扩展为实时人物识别系统，通过摄像头实时监控人物出现。

到此这篇关于Python和OpenCV库实现识别人物出现并锁定的文章就介绍到这了,更多相关Python OpenCV识别人物并锁定内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！