《OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现》 第七章 利用python_opencv检测人学习笔记

先上代码

import cv2 import numpy as np def is_inside(o,i): ox,oy,ow,oh=o ix,iy,iw,ih=i return ox>ix and oy>iy and ox+ow < ix+iw and oy + oh <iy+ih def draw_person(image,person): x,y,w,h = person  cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2) img =cv2.imread("xhs2.jpg") hog=cv2.HOGDescriptor() hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector()) found,w=hog.detectMultiScale(img)#,found1,0,Size(4,4), Size(0,0), 1.05, 2 found_filtered=[] for ri,r in enumerate(found): for qi,q in enumerate(found): if ri != qi and is_inside(r,q): break else: found_filtered.append(r) for person in found_filtered: draw_person(img,person) cv2.imshow('people detection',img) cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

解释如下：

自定义函数is_inside 和 draw_person

功能： is_inside确定矩形是否完全包含在另一个矩形中

draw_person绘制矩形框住检测到的人

      其中的cv.rectangle()函数： cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,255),2)

    rectangle是矩形，长方形的意思。第一个参数是图像，原图，第二个参数 是矩形左上角的点。

 w表示矩形的宽，y表示矩形的高，（x+w,y+h）就是矩形右下角的点；第三个参数是矩形颜色；第四个参数是矩形宽度

  该函数是通过对角线画矩形，所以只传入两个点。

   接下来读取图片. 然后调用HOGDescriptor:  hog=cv2.HOGDescriptor()

   在这之后，指定HOGDescriptor作为检测人的默认检测器。

  这可通过setSVMDetector()方法实现，如果没有介绍过SVM的话，这会比较晦涩难懂。

  接下来用detectMultiScale函数来加载图像。注意，这里与人脸检测算法不一样，不需要在使用目标检测方法之前将原始图像

转化为灰度形式。

  该检测方法将返回一个与矩形相关的数组，用户可用该数组在图像上绘制形状。但如果这样做，

就会发现某些矩形会完全包含在其他矩形中。这说明检测出现了错误。如果矩形被完全包含在另外一个矩形中，

可确定该矩形被丢弃。

  这就是为什么要定义is_inside函数的原因，以及为什么要遍历检测结果来丢掉不含有检测目标的区域。

  如果运行该脚本，就会看到在图像中有一个矩形将人框住。

参考博客：

https://blog.csdn.net/hjxu2016/article/details/77833984

https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78757204