如何在 OpenCV Python 中检测图像中的人类？

要检测图像中的人类并在其周围绘制边界框，您可以使用以下步骤 -

  • 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是OpenCV。确保您已安装它。

  • 使用cv2.imread()以灰度方式读取输入图像。指定完整的图像路径。

  • 初始化一个HOG描述符对象hog = cv2.HOGDescriptor()并将SVM检测器设置为hog.setSVMDetector()作为默认的人员检测器。

  • 使用hog.detectMultiScale()检测输入图像中的人类。它以(x,y,w,h)格式返回检测到的人类的坐标。

  • 循环遍历图像中所有检测到的人类，并使用cv2.rectangle()在原始图像中检测到的人类周围绘制边界矩形。

  • 显示带有在人类周围绘制的边界矩形的图像。

让我们看看下面的示例以获得更清晰的理解。

我们将使用此图像作为以下示例的输入文件 -


示例

在此示例中，使用 Hog 描述符检测输入图像中的人类。

# 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()

输出

运行上述 Python 程序时，它将产生以下输出 -

Human Detected: 4

并且我们得到以下输出窗口 -


检测到的人类周围的边界框以绿色绘制。

更新于: 2022年12月5日

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