写一个识别人员进出并统计次数的python程序
时间: 2023-02-20 20:44:37 浏览: 68
下面是一个识别人员进入和离开,并统计入场和离场次数的 Python 程序:
```
person_count = 0
def enter():
global person_count
person_count += 1
print("一位人员进入,当前人数:", person_count)
def leave():
global person_count
person_count -= 1
print("一位人员离开,当前人数:", person_count)
while True:
print("请选择操作:1-进入,2-离开,其他键-退出")
choice = input("请输入您的选择:")
if choice == '1':
enter()
elif choice == '2':
leave()
else:
break
```
运行该程序后,用户可以选择输入 `1` 让一位人员进入,输入 `2` 让一位人员离开,或输入其他键退出程序。每当一位人员进入或离开时,程序都会更新当前人数并输出。
相关问题
写一个自动智能识别人员进出并统计次数的python程序
这是一个需要使用计算机视觉和深度学习技术的较复杂的程序。
首先,您需要准备一个人脸识别数据集,并使用深度学习框架训练一个人脸识别模型。
然后,您可以使用一个摄像头捕捉人员的进出,并使用人脸识别模型对捕捉到的帧进行识别。如果识别到了一个人,您可以通过将该人员的信息存储到数据库中,并统计进入/离开的次数来实现统计。
以下是一些可以帮助您开发此程序的库和工具:
- OpenCV:一个计算机视觉库,可以处理图像和视频帧。
- TensorFlow:一个深度学习框架,可以训练和部署人脸识别模型。
- SQLite:一个轻型关系数据库,可以存储识别到的人员信息和统计数据。
请注意,这是一个相对复杂的程序,需要对计算机视觉、深度学习和数据库等技术有一定的了解。如果您不熟悉这些技术,建议您先学习一些相关的基础知识,再尝试编写此程序。
用python写一个图像识别并分类的程序代码
好的,以下是一个简单的用Python实现图像识别并分类的程序代码:
首先,需要导入必要的Python库:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import cv2
```
接下来,需要定义图像分类的类别和路径:
```python
CATEGORIES = ["cat", "dog"]
PATH = "path/to/image/folder"
```
然后,需要对图像进行预处理和归一化:
```python
def prepare(filepath):
IMG_SIZE = 50
img_array = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1) / 255.0
```
接着,需要加载训练好的模型:
```python
model = tf.keras.models.load_model("path/to/model.h5")
```
最后,需要对图像进行分类:
```python
for img in os.listdir(PATH):
prediction = model.predict([prepare(os.path.join(PATH, img))])
print(CATEGORIES[int(prediction[0][0])])
```
完整的程序代码如下:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import cv2
CATEGORIES = ["cat", "dog"]
PATH = "path/to/image/folder"
def prepare(filepath):
IMG_SIZE = 50
img_array = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1) / 255.0
model = tf.keras.models.load_model("path/to/model.h5")
for img in os.listdir(PATH):
prediction = model.predict([prepare(os.path.join(PATH, img))])
print(CATEGORIES[int(prediction[0][0])])
```
希望这个程序能够帮助到您!
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