基于opencv的安全帽检测的代码

以下是基于OpenCV的安全帽检测的示例代码：

import cv2

# 加载安全帽检测器
helmet_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_helmet.xml')

# 读取图像
img = cv2.imread('helmet.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测安全帽
helmets = helmet_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)

# 绘制边界框
for (x, y, w, h) in helmets:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Helmet detection', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用了一个已经训练好的Haar级联分类器（haarcascade_helmet.xml）来进行安全帽检测。首先，我们读取一张安全帽图像（helmet.jpg），并将图像转换为灰度图像。接着，我们使用detectMultiScale函数对图像进行安全帽检测，并在图像上绘制了检测到的安全帽的边界框。最后，我们将结果显示出来。

相关问题

基于opencv的安全帽检测

安全帽检测是一种常见的计算机视觉应用，可以用于工业安全和交通安全等领域。基于 OpenCV 的安全帽检测可以通过以下步骤实现：

1. 导入 OpenCV 库和其他必要的库。
2. 加载输入图像并将其转换为灰度图像。
3. 使用 Haar 级联分类器检测人脸，并将检测到的人脸区域保存。
4. 在人脸区域内使用 Haar 级联分类器检测安全帽，并将检测到的安全帽区域保存。
5. 绘制边界框和标签，以显示检测结果。
6. 显示输出图像或保存输出图像。

以下是一个基于 OpenCV 的安全帽检测的 Python 示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载 Haar 级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
helmet_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_helmet.xml')

# 加载输入图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用 Haar 级联分类器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 在人脸区域内使用 Haar 级联分类器检测安全帽
for (x,y,w,h) in faces:
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    helmets = helmet_cascade.detectMultiScale(roi_gray, 1.3, 5)
    for (hx,hy,hw,hh) in helmets:
        cv2.rectangle(roi_color,(hx,hy),(hx+hw,hy+hh),(0,255,0),2)
        cv2.putText(roi_color, 'Helmet', (hx, hy-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (36,255,12), 2)

# 显示输出图像
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在使用此代码之前，需要先下载并安装 Haar 级联分类器模型。可以从 OpenCV 官方网站下载预训练模型，或者使用已经训练好的模型。在上面的示例中，我们使用了两个模型：`haarcascade_frontalface_default.xml` 和 `haarcascade_helmet.xml`。

基于Python的安全帽检测系统代码

以下是一个基于Python的安全帽检测系统代码，使用了OpenCV和TensorFlow等库：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 安全帽分类标签
labels = ['no_hat', 'hat']

# 加载视频流
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 调整图像大小
        frame = cv2.resize(frame, (224, 224))

        # 转换为RGB格式
        frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 图像预处理
        frame_processed = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(frame_rgb)

        # 扩展维度
        frame_processed = np.expand_dims(frame_processed, axis=0)

        # 预测
        prediction = model.predict(frame_processed)

        # 获取分类结果
        predicted_class = labels[np.argmax(prediction)]

        # 显示结果
        cv2.putText(frame, predicted_class, (30, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

        # 实时显示
        cv2.imshow('Safety helmet detection', frame)

        # 按下q键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注意，该代码需要使用已经训练好的模型文件（model.h5）以及包含安全帽分类标签的列表（labels）。在实际使用中，需要先训练模型并保存模型文件，同时也需要准备好训练数据集和测试数据集。