我正在使用Python使用OpenCV进行人体检测程序 . 我看到了this very good example,我把它放在它的样品上 . 它可以检测人员,无论他们面对的是什么,并且具有适当的重叠检测以及运动模糊 .
然而,当我在一些图像上运行它时(大多数是膝盖向上,腰部以及胸部照片的人),我发现该软件并不能完全发现人 .
你可以得到photos from this link . 这是我正在使用的代码:
# import the necessary packages
from __future__ import print_function
from imutils.object_detection import non_max_suppression
from imutils import paths
import numpy as np
import argparse
import imutils
import cv2
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--images", required=True, help="path to images directory")
args = vars(ap.parse_args())
# initialize the HOG descriptor/person detector
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
# loop over the image paths
imagePaths = list(paths.list_images(args["images"]))
for imagePath in imagePaths:
# load the image and resize it to (1) reduce detection time
# and (2) improve detection accuracy
image = cv2.imread(imagePath)
image = imutils.resize(image, width=min(400, image.shape[1]))
orig = image.copy()
# detect people in the image
(rects, weights) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(4, 4),
padding=(8, 8), scale=1.05)
# draw the original bounding boxes
for (x, y, w, h) in rects:
cv2.rectangle(orig, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
# apply non-maxima suppression to the bounding boxes using a
# fairly large overlap threshold to try to maintain overlapping
# boxes that are still people
rects = np.array([[x, y, x + w, y + h] for (x, y, w, h) in rects])
pick = non_max_suppression(rects, probs=None, overlapThresh=0.65)
# draw the final bounding boxes
for (xA, yA, xB, yB) in pick:
cv2.rectangle(image, (xA, yA), (xB, yB), (0, 255, 0), 2)
# show some information on the number of bounding boxes
filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]
print("[INFO] {}: {} original boxes, {} after suppression".format(
filename, len(rects), len(pick)))
# show the output images
cv2.imshow("Before NMS", orig)
cv2.imshow("After NMS", image)
cv2.waitKey(0)
这很简单 . 它遍历图像,找到其中的人,然后绘制边界矩形 . 如果矩形重叠,它们将连接在一起以防止误报并在一个人中检测到超过1个人 .
但是,正如我上面提到的,如果他们的脚部不存在,代码就无法识别人 .
有没有办法让OpenCV识别出可能只有部分身体(膝盖向上,腰部向上,胸部向上)出现在视频中的人?在我的用例场景中,我不认为寻找手臂和腿是至关重要的,只要躯干和头部存在,我应该能够看到它 .
1 回答
我找到了haar上身级联 . 虽然它可能总是不起作用(我会发布一个关于此的新问题),但这是一个好的开始 .
这是代码:
但它并没有像我提出的pyimagesearch解决方案那样精致 .