People Counting Pose 项目使用文档

People Counting Pose 项目使用文档

1. 项目的目录结构及介绍

people-counting-pose/
├── data/
│   ├── images/
│   └── videos/
├── models/
│   ├── pose_deploy_linevec.prototxt
│   └── pose_iter_440000.caffemodel
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── pose_estimation.py
│   └── people_counting.py
├── config.json
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存储项目所需的图像和视频数据。
  • images/: 存放用于测试的图像文件。
  • videos/: 存放用于测试的视频文件。
• models/: 包含用于姿态估计的预训练模型文件。
  • pose_deploy_linevec.prototxt: 模型配置文件。
  • pose_iter_440000.caffemodel: 预训练模型权重文件。
• src/: 项目的源代码目录。
  • main.py: 项目的主启动文件。
  • pose_estimation.py: 实现姿态估计功能的模块。
  • people_counting.py: 实现人数统计功能的模块。
• config.json: 项目的配置文件，包含各种参数设置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载模型、处理输入数据并调用相关模块进行姿态估计和人数统计。以下是主要功能：

• 读取配置文件 config.json。
• 初始化姿态估计模型。
• 处理输入的图像或视频文件。
• 调用 pose_estimation.py 进行姿态估计。
• 调用 people_counting.py 进行人数统计。
• 输出结果或保存结果到文件。

3. 项目的配置文件介绍

config.json

config.json 是项目的配置文件，包含各种参数设置，以便用户可以根据需要调整项目的行为。以下是配置文件的主要内容：

{
  "input_type": "video",
  "input_path": "data/videos/test.mp4",
  "output_path": "output/result.mp4",
  "model_path": "models/pose_iter_440000.caffemodel",
  "prototxt_path": "models/pose_deploy_linevec.prototxt",
  "threshold": 0.1,
  "show_output": true
}

• input_type: 输入数据的类型，可以是 "video" 或 "image"。
• input_path: 输入数据的路径，可以是视频文件或图像文件的路径。
• output_path: 输出结果的路径，可以是视频文件或图像文件的路径。
• model_path: 预训练模型权重文件的路径。
• prototxt_path: 模型配置文件的路径。
• threshold: 置信度阈值，用于过滤低置信度的检测结果。
• show_output: 是否显示输出结果，如果为 true，则会在屏幕上显示结果。

通过调整这些参数，用户可以灵活地配置项目的行为，以适应不同的需求和环境。