首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用python opencv计算两个人之间的距离?

使用Python OpenCV计算两个人之间的距离可以通过以下步骤实现:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import cv2
import numpy as np
  1. 加载人脸检测器和人脸关键点检测器:
代码语言:txt
复制
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('path/to/haarcascade_frontalface_default.xml')
facial_landmark_predictor = dlib.shape_predictor('path/to/shape_predictor_68_face_landmarks.dat')
  1. 定义计算距离的函数:
代码语言:txt
复制
def calculate_distance(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    # 检测人脸关键点
    for (x, y, w, h) in faces:
        rect = dlib.rectangle(int(x), int(y), int(x + w), int(y + h))
        shape = facial_landmark_predictor(gray, rect)
        landmarks = shape_to_np(shape)

        # 计算两个人之间的距离
        distance = np.linalg.norm(landmarks[0] - landmarks[1])

        # 绘制人脸框和关键点
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        for (x, y) in landmarks:
            cv2.circle(image, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)

        # 在图像上显示距离
        cv2.putText(image, f'Distance: {distance}', (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

    # 显示图像
    cv2.imshow('Image', image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
  1. 调用函数并传入图像路径:
代码语言:txt
复制
calculate_distance('path/to/image.jpg')

这样就可以使用Python OpenCV计算两个人之间的距离了。请注意,这里使用了人脸检测器和人脸关键点检测器来检测人脸和关键点,你需要提前下载对应的模型文件,并将其路径传递给相应的变量。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用OpenCV测量图像中物体之间距离

/ 前两篇文章: 使用PythonOpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体大小 已经完成了测量物体大小任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象大小。 这个参考对象应该有两个重要特征,包括: 我们知道这个物体尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离计算物体之间距离计算图像中物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...我们首先获取(排序后)最小旋转边界框坐标,并分别计算四个顶点之间中点(第10-15行)。 然后计算中点之间欧氏距离,给出我们“像素/尺寸”比例,来确定一英寸为多少像素宽度。...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。

4.6K40

使用OpenCV测量图像中物体之间距离

/ 前两篇文章: 使用PythonOpenCV顺时针排序坐标 使用OpenCV测量图像中物体大小 已经完成了测量物体大小任务,今天进行最后一部分:计算图片中物体之间距离。...上篇我们讨论了如何使用参考对象来测量图像中对象大小。 这个参考对象应该有两个重要特征,包括: 我们知道这个物体尺寸(以英寸、毫米等表示)。 它很容易在我们图像中被识别出来(根据位置或外观)。...给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离计算物体之间距离计算图像中物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...我们首先获取(排序后)最小旋转边界框坐标,并分别计算四个顶点之间中点(第10-15行)。 然后计算中点之间欧氏距离,给出我们“像素/尺寸”比例,来确定一英寸为多少像素宽度。...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。

1.9K30

php如何计算两坐标点之间距离

本文实例为大家分享了php计算两坐标点之间距离实现代码,供大家参考,具体内容如下 地球上两个点之间,可近可远。 当比较近时候,可以忽略球面因素,当做是一个平面,这样就有了两种计算方法。...//两点间距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...$theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间距离.../米 以上就是本文全部内容,希望对大家学习有所帮助。

1.9K21

计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例

计算Python Numpy向量之间欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识:Python计算两个数据点之间欧式距离,一个点到数据集中其他点距离之和...如下所示: 计算数两个数据点之间欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...计算一个点到数据集中其他点距离之和 from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points...0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

4.2K40

如何计算经纬度之间距离_根据经纬度算距离

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 用php计算两个指定经纬度地点之间距离,代码: /** *求两个已知经纬度之间距离,单位为米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1...,lat2 纬度 *@return float 距离,单位米 *@edit www.jbxue.com **/ function getdistance(lng1,lat1,lng2,lat2){ /...> 举例,“上海市延安西路2055弄”到“上海市静安寺”距离: 上海市延安西路2055弄 经纬度:31.2014966,121.40233369999998 上海市静安寺 经纬度:31.22323799999999,121.44552099999998...几乎接近真实距离了,看来用php计算两个经纬度地点之间距离,还是靠谱,呵呵。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

4.5K40

OpenCV图像哈希计算及汉明距离计算

OpenCV均值哈希与感知哈希计算,比对图像相似度,当计算出来汉明距离越大,图像相似度越小,汉明距离越小,图像相似度越大,这种没有基于特征点图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效进行图像搜索....离散傅里叶变换推导 具体代码和OpenCV代码请移步到博客 ?...//它类似于离散傅里叶变换(DFT for Discrete Fourier Transform),但是只使用实数 dct(img, dst); /* 第四步,求取...index++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对,两字符串长度必须相等才能计算准确距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //

1.7K40

用FaceNet模型计算人脸之间距离(TensorFlow)

128维特征向量,从而通过计算特征向量之间欧氏距离来得到人脸相似程度。...人脸之间距离 如上图所示,直接得出不同人脸图片之间距离,通过距离就可以判断是否是同一个人,阈值大概在1.1左右。...而现在我要做,就是用训练好模型文件,实现任意两张人脸图片,计算其FaceNet距离。然后就可以将这个距离用来做其他事情了。...环境 macOS 10.12.6 Python 3.6.3 TensorFlow 1.3.0 实现 模型文件 首先我们需要训练好模型文件,这个可以在FaceNet官方github中获取: github...:%f "%dist) 代码逻辑就是 先导入模型参数 然后导入两张图片,分别获取其经过模型后得到128维特征向量 最后计算两个向量欧氏距离 代码中有几个参数: image_size:图片长宽尺寸,

1.4K10

GJK算法计算凸多边形之间距离

但其实 GJK 算法发明出来初衷是计算凸多边形之间距离. 所以我们来学习一下这种算法....以下图为例,显然shape1(三角形)和 shape2(四边形)没有交集,然后我们想计算它俩之前距离 ? 做出它俩 Minkowski 和如下 ? 所以答案就是 OD 长度....如果 shape1 或者 shape2 中有一个是曲边,则最后 dc 和 da 之间距离差可能就不是 0 了....一般情况下,我们都会先做碰撞检测,然后再求他们之间距离 还有一个有趣问题是,我们已经能求出两个凸多边形距离了,那么你能更进一步求出产生这个距离那对点吗?...而求两根线段之间最短距离实现点对就很简单了. 以下面一道经典题目来证明上面的算法正确.

4.5K30

使用OpenCVPython计算图像“色彩”

今天我们将学习如何计算图像色彩,然后,我们将使用OpenCVPython实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后,我们将根据颜色对给定数据集进行排序,并使用我们上周创建图像蒙太奇工具显示结果。...我们将发现,这是计算图像色彩一种非常有效和实用方法。 接下来,我们将使用PythonOpenCV代码实现这个算法。...在OpenCV中实现图像色彩度量 现在我们对色彩度度量有了基本了解,让我们使用OpenCV和NumPy来计算它。 在本节中,我们将: 导入必要Python包。 解析命令行参数。...注意:第3、6和9行使用了颜色空间,这超出了本文范围。如果你有兴趣学习更多关于色彩空间知识,请参考实用PythonOpenCV以及PyImageSearch Gurus课程。...THE END 在今天博客文章中,我们学习了如何使用Hasler和Susstrunk在2003年论文《测量自然图像色彩》中详细介绍方法来计算图像“色彩”。

2.9K40

如何Python计算日期之间天数差

一:使用 datetime 模块 from datetime import datetime # 两个日期 date1 = datetime(2023, 10, 17) date2 = datetime...计算指定日期和今天差多少天 # 给定日期字符串 date_string = '2023-10-17 01:05:16' # 将日期字符串转换为 datetime 对象 given_date = datetime.strptime...(date_string, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 获取今天日期 today = datetime.now() # 计算日期差值 time_difference = today...三:使用 timedelta from datetime import datetime, timedelta # 两个日期 date1 = datetime(2023, 10, 17) date2...通过这三种方法,可以轻松地计算两个日期之间天数差。这些方法对于日常编程任务中日期和时间处理非常有用。无论是在任务计划、数据分析还是应用程序开发中,了解如何计算日期差都将是一个有用技能。

77720

java计算两个经纬度之间距离

实现方式还是比较简单,首先用户在APP上开启定位权限,将自己经纬度都存储到数据库,然后以此经纬度为基准,以特定距离为半径,查找此半径内所有用户。...那么,如何java如何计算两个经纬度之间距离呢?有两种方法,误差都在接受范围之内。 1、基于googleMap中算法得到两经纬度之间距离,计算精度与谷歌地图距离精度差不多。...s = s * EARTH_RADIUS; s = Math.round(s * 10000) / 10000; return s; } 2、计算中心经纬度与目标经纬度距离...(米) /** * 计算中心经纬度与目标经纬度距离(米) * * @param centerLon * 中心精度 * @param...两点相距:" + dist2 + " 米"); } 其中:1.两点相距:14.0 米 2.两点相距:15.924338550347233 米 由此可见,这两种方法误差都不算大,如此java就能计算出两个经纬度直接距离

2.7K93

java计算两个经纬度之间距离

实现方式还是比较简单,首先用户在APP上开启定位权限,将自己经纬度都存储到数据库,然后以此经纬度为基准,以特定距离为半径,查找此半径内所有用户。...那么,如何java如何计算两个经纬度之间距离呢?有两种方法,误差都在接受范围之内。 1、基于googleMap中算法得到两经纬度之间距离,计算精度与谷歌地图距离精度差不多。...s = s * EARTH_RADIUS; s = Math.round(s * 10000) / 10000; return s; } 2、计算中心经纬度与目标经纬度距离...(米) /** * 计算中心经纬度与目标经纬度距离(米) * * @param centerLon * 中心精度 * @...两点相距:" + dist2 + " 米"); } 其中:1.两点相距:14.0 米 2.两点相距:15.924338550347233 米 由此可见,这两种方法误差都不算大,如此java就能计算出两个经纬度直接距离

9.1K20

python使用opencv如何保存图片_OpenCV Python 保存图片

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 本示例使用OpenCV版本是:4.1.1 运行Python编辑器:Jupyter notebook 示例目的 通过无损和有损方式进行图片保存。...实现代码 1,加载图片 import cv2 # 加载OpenCV img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片 2,把图片保存为PNG格式 使用无损方式保存成...我们在cv.imwrite()第三个参数中设置了PNG编码方式保存图片,并设置了0值,此值在PNG格式中取值范围是0-9,0就是无损,9就是最高程度压缩。...dashen_compressed.png”) # 读取/加载 图片 assert img_png.all() == img.all() # 对比两个图像数据是否一样,如果不一样就会出错 2,把图片保存为JPEG格式 使用压缩方法保存为...https://docs.opencv.org/4.1.1/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga292d81be8d76901bff7988d18d2b42ac 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献

4K20
领券