基于香橙派利用mjpg-streamer实现视频人形检测

首先，你需要安装mjpg-streamer到你的树莓派上，可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install subversion libjpeg-dev imagemagick libv4l-dev
svn co https://svn.code.sf.net/p/mjpg-streamer/code/mjpg-streamer mjpg-streamer
cd mjpg-streamer/mjpg-streamer
make
sudo make install

安装完毕后，你需要下载并安装OpenCV，可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

现在，你已经准备好开始使用mjpg-streamer和OpenCV来实现人形检测了。以下是一些基本步骤：

1. 启动mjpg-streamer

cd /usr/local/share/mjpg-streamer/
./mjpg_streamer -i "input_uvc.so" -o "output_http.so -w ./www"

这将启动mjpg-streamer并将其绑定到默认的视频设备（通常是/dev/video0）。现在你可以在浏览器中输入你的树莓派IP地址和端口号（默认为8080）来查看摄像头的实时视频流。

2. 导入OpenCV

在Python中，你需要导入OpenCV库来处理视频流和图像：

import cv2

3. 检测人形

以下是一个简单的示例代码，用于从mjpg-streamer视频流中检测人形：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture('http://localhost:8080/?action=stream')

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
        
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    
    # 使用OpenCV的人形分类器进行检测
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5)
    
    # 在图像上绘制检测到的人形
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
        
    cv2.imshow('frame', frame)
    
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们从mjpg-streamer视频流中读取每一帧，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用OpenCV的人形分类器来检测人形，然后在图像上绘制矩形来标识检测到的人形。最后，我们在窗口中显示标记的图像。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行自定义。