行人检测opencv代码

时间: 2023-07-04 20:19:58 浏览: 68
好的,以下是使用 OpenCV 进行行人检测的示例代码,基于 HOG+SVM 算法实现: ```python import cv2 # 加载 HOG+SVM 行人检测器 hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 加载图像 img = cv2.imread('path/to/image.jpg') # 行人检测 (rects, weights) = hog.detectMultiScale(img, winStride=(4, 4), padding=(8, 8), scale=1.05) # 绘制检测结果 for (x, y, w, h) in rects: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2) # 显示检测结果 cv2.imshow('Pedestrian detection', img) cv2.waitKey(0) ``` 在上面的示例代码中,首先加载了 HOG+SVM 行人检测器,然后读入需要检测的图像,接着调用 `detectMultiScale` 函数进行行人检测,最后在原图上绘制检测结果并显示。
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行人检测Python代码opencv

以下是一个使用Python和OpenCV进行行人检测的简单示例代码: ```python import cv2 # 加载行人检测器 pedestrian_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_fullbody.xml') # 加载图像 image = cv2.imread('path/to/image.jpg') # 将图像转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行行人检测 pedestrians = pedestrian_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) # 在图像上绘制检测到的行人框 for (x, y, w, h) in pedestrians: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow('Pedestrian Detection', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码首先加载了一个行人检测器,然后加载了一张图像。接下来,将图像转换为灰度图像,并使用`detectMultiScale`函数进行行人检测。最后,将检测到的行人框绘制在图像上,并显示结果图像。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的行人检测可能需要更复杂的算法和参数调整来提高准确性和性能。

opencv行人检测识别视频代码

以下是使用OpenCV库进行行人检测识别的视频代码示例: ```python import cv2 # 创建行人检测器 hog = cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) # 加载视频文件 cap = cv2.VideoCapture('video.mp4') while cap.isOpened(): # 读取视频帧 ret, frame = cap.read() if ret: # 调整视频帧大小 frame = cv2.resize(frame, (640, 480)) # 进行行人检测 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) boxes, weights = hog.detectMultiScale(gray, winStride=(8, 8)) # 绘制行人边框 for i, (x, y, w, h) in enumerate(boxes): cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2) # 显示视频帧 cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break else: break # 释放资源 cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 在此示例中,我们使用HOG(方向梯度直方图)算法进行行人检测。该算法可用于检测具有不同形状和大小的对象。我们使用OpenCV提供的默认行人检测器来设置我们的HOG检测器。 我们打开视频文件并逐帧读取每个帧。我们首先调整视频帧的大小,以便在较小的尺寸上运行行人检测器。然后,我们将帧转换为灰度图像,并使用HOG检测器检测行人。最后,我们在图像中绘制行人的边界框并显示它。 如果按下键盘上的“q”键,则退出循环并释放资源。

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