如何在 OpenCV Python 中檢測影像中的人類？

要檢測影像中的人類並在其周圍繪製邊界框，您可以使用以下步驟 -

  • 匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫是OpenCV。確保您已安裝它。

  • 使用cv2.imread()以灰度方式讀取輸入影像。指定完整的影像路徑。

  • 初始化一個HOG描述符物件hog = cv2.HOGDescriptor()並將SVM檢測器設定為hog.setSVMDetector()作為預設的人員檢測器。

  • 使用hog.detectMultiScale()檢測輸入影像中的人類。它以(x,y,w,h)格式返回檢測到的人類的座標。

  • 迴圈遍歷影像中所有檢測到的人類，並使用cv2.rectangle()在原始影像中檢測到的人類周圍繪製邊界矩形。

  • 顯示帶有在人類周圍繪製的邊界矩形的影像。

讓我們看看下面的示例以獲得更清晰的理解。

我們將使用此影像作為以下示例的輸入檔案 -


示例

在此示例中，使用 Hog 描述符檢測輸入影像中的人類。

# import required libraries
import cv2

# Reading the Image
image = cv2.imread('people1.jpg')

# initialize the HOG descriptor
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# detect humans in input image
(humans, _) = hog.detectMultiScale(image, winStride=(10, 10),
padding=(32, 32), scale=1.1)

# getting no. of human detected
print('Human Detected : ', len(humans))

# loop over all detected humans
for (x, y, w, h) in humans:
   pad_w, pad_h = int(0.15 * w), int(0.01 * h)
   cv2.rectangle(image, (x + pad_w, y + pad_h), (x + w - pad_w, y + h - pad_h), (0, 255, 0), 2)

# display the output image
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

輸出

執行上述 Python 程式時，它將產生以下輸出 -

Human Detected: 4

並且我們得到以下輸出視窗 -


檢測到的人類周圍的邊界框以綠色繪製。

更新於: 2022年12月5日

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