人群识别 python编写代码,从200张图片中随机选出20张图片,识别出图片中的虚拟人物,统计虚拟人物的数量和其中红色系、蓝色系上衣的人物数量,在终端中以文字形式输出相应的数量

以下是一个示例代码，可以实现从200张图片中随机选出20张图片，识别出图片中的虚拟人物，并统计其中红色系、蓝色系上衣的人物数量：

import random
import cv2
import numpy as np

# 定义颜色阈值
lower_red = np.array([0, 0, 100])
upper_red = np.array([100, 100, 255])
lower_blue = np.array([100, 0, 0])
upper_blue = np.array([255, 100, 100])

# 从200张图片中随机选取20张
image_paths = ["path/to/image{}.jpg".format(i) for i in range(1, 201)]
random.shuffle(image_paths)
image_paths = image_paths[:20]

# 统计虚拟人物和红色系、蓝色系上衣的数量
total_count = 0
red_count = 0
blue_count = 0
for image_path in image_paths:
    # 加载图片并转换为HSV颜色空间
    image = cv2.imread(image_path)
    hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    
    # 对图片进行二值化处理，提取出人物轮廓
    lower_skin = np.array([0, 20, 70], dtype=np.uint8)
    upper_skin = np.array([20, 255, 255], dtype=np.uint8)
    mask = cv2.inRange(hsv_image, lower_skin, upper_skin)
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 统计虚拟人物和红色系、蓝色系上衣的数量
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        if area < 1000:  # 忽略面积较小的轮廓
            continue
        x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
        roi = image[y:y+h, x:x+w]
        hsv_roi = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
        if (hsv_roi[:, :, 0] > 170).sum() > area * 0.1:  # 判断是否为虚拟人物
            total_count += 1
            if (hsv_roi[:, :, 0] >= lower_red[0]).sum() > area * 0.05:  # 判断是否为红色系上衣
                red_count += 1
            elif (hsv_roi[:, :, 0] <= upper_blue[0]).sum() > area * 0.05:  # 判断是否为蓝色系上衣
                blue_count += 1

# 在终端输出相应的数量
print("总共有{}个虚拟人物，其中红色系上衣的人物数量为{}，蓝色系上衣的人物数量为{}。".format(total_count, red_count, blue_count))

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际情况下可能需要根据具体的图片和识别要求来进行调整。