tinkercad人体检测红外 编程代码

TinkercAD是一款3D设计软件，并不是用于人体检测红外线编程的专业环境。如果你是在寻找关于使用Python或其他相关语言结合红外传感器进行人体检测的编程示例，通常我们会使用如Arduino、树莓派等硬件平台配合OpenCV库（用于图像处理）来实现。

下面是一个简单的Python示例（假设已经安装了`picamera`和`opencv-python`库），这只是一个基础概念，实际应用可能需要更复杂的机器学习库（如TensorFlow或OpenCV的Haar cascades）：

import cv2
import picamera

# 初始化相机
camera = picamera.PiCamera()

# 打开红外滤镜（如果有的话）
camera.bayer_filter = False

# 设置循环捕获帧并处理
for frame in camera.capture_continuous('output.jpg'):
    # 读取图像
    img = cv2.imread('output.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 使用红外预处理技术（这里简化处理）
    infrared_img = cv2.equalizeHist(img)

    # 进行人体检测
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
    faces = face_cascade.detectMultiScale(infrared_img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

    # 在原图上标记检测到的人脸
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame.array, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    # 保存结果
    cv2.imwrite('output_processed.jpg', frame.array)

    # 显示或进一步处理帧
    # cv2.imshow('Infrared Detection', frame.array)
    # 如果按下q键退出
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()