Python摄像头实时物体检测与测距

"该资源是关于使用Python进行摄像头物体测距的教程，主要涉及计算机视觉技术，特别是人体检测。代码示例中运用了OpenCV库，包括HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征描述符和非极大值抑制(NMS)算法来实现目标检测。" 在Python中，通过摄像头进行物体测距通常涉及到计算机视觉和图像处理技术。在这个例子中，我们看到一个基于OpenCV库的程序，用于检测和识别摄像头画面中的人体。以下是关键知识点的详细解释： 1. **OpenCV**: OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的库，支持各种计算机视觉任务，如图像处理、特征检测、物体识别和跟踪等。在这个例子中，OpenCV被用来捕获视频流、处理图像以及执行人体检测。 2. **HOG (Histogram of Oriented Gradients)**: HOG是一种特征提取方法，用于物体检测，特别是在行人检测中非常有效。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来描述图像。在这个程序中，`cv2.HOGDescriptor()`被用来创建HOG描述符，`setSVMDetector()`用于加载预训练的SVM（支持向量机）分类器，用于识别人体。 3. **非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS)**: 在物体检测中，NMS是用来去除重叠检测框的技术。当多个检测框覆盖同一个物体时，NMS会选择具有最高置信度（或分数）的框，剔除其他重叠的框。在这里，`non_max_suppression()`函数用于去除不必要的检测结果，确保每个物体只有一个检测框。 4. **VideoCapture**: `cv2.VideoCapture(0)`用于初始化摄像头，`0`表示默认的内置摄像头。`cap.read()`则读取每一帧的视频数据。 5. **resize**: `imutils.resize()`函数用于调整图像尺寸，保持宽高比，方便后续处理。 6. **detectMultiScale**: 这是HOG描述符的一个方法，用于在图像上检测物体。它返回检测到的矩形框坐标和相应的权重。 7. **rectangle**: `cv2.rectangle()`函数在图像上画出矩形框，表示检测到的人体位置。 8. **imshow**: `cv2.imshow()`显示图像，`waitKey()`函数用于处理键盘事件，如按下'q'键退出程序。 9. **release** 和 **destroyAllWindows**: `cap.release()`关闭摄像头，`cv2.destroyAllWindows()`关闭所有打开的窗口。 这个程序展示了如何利用Python和OpenCV结合HOG特征和非极大值抑制技术进行实时人体检测，可以进一步扩展到其他物体的测距应用。通过调整参数和模型，可以优化检测效果，适应不同的场景需求。