基于opencv的行人检测毕业设计
时间: 2023-11-20 22:55:55 浏览: 88
这个毕业设计基于深度学习Opencv+PyQt5的行人车辆识别检测系统,其中包括了行人检测的功能。该系统使用了深度学习算法,可以对图像或视频帧中的行人、轿车、卡车、大巴车进行识别和检测,并用矩形框表示出它们的位置和大小。同时,该系统还带有GUI界面,训练好的模型和数据集,方便用户使用和操作。
如果你想了解更多关于基于OpenCV的行人检测的内容,可以参考以下步骤:
1. 安装OpenCV库
```python
pip install opencv-python
```
2. 加载行人检测器
```python
import cv2
# 加载行人检测器
pedestrian_cascade = cv2.CascadeClassifier('pedestrian.xml')
```
3. 加载图像并进行检测
```python
import cv2
# 加载行人检测器
pedestrian_cascade = cv2.CascadeClassifier('pedestrian.xml')
# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 行人检测
pedestrians = pedestrian_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# 在图像中标记行人
for (x, y, w, h) in pedestrians:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey()
```