人数识别(转)

本文介绍了一种基于视频的人数统计方法,通过将视频图像灰度化,并与基准图像进行比较来提取前景,然后利用图像处理技术如阈值、滤波等进行目标检测,最后通过边界框确定并统计人数。

步骤: 
1.视频图像灰度化img 
2,选取第一帧图像first_img,视频每帧和第一帧相减,得到src 
3,对src图片进行 阈值,滤波处理 
4,查找处理好图片的边界findContours; 
5,对边界区域进行统计,满足条件的进行计数

如果把前景提取出来,再对比再找,这样的话效果比较好!

代码实 现:

using namespace std;
using namespace cv;


int main(){
    Mat img, src, frame, frame_gray, first_frame, threshold_src, gass_src, dilate_src;

    VideoCapture cap("m.avi");
    cap >> first_frame;
    cvtColor(first_frame, first_frame, CV_BGR2GRAY);
    int num=0;
    int zz = 1;
    while (1){
        cap >> frame;
        if (frame.empty())
            break;
        vector<Vec4i> hierarchy;
        vector<vector<Point> > contour;
        cvtColor(frame, frame_gray, CV_BGR2GRAY);
        absdiff(frame_gray,first_frame,src);
        threshold(src, threshold_src,50,255,THRESH_BINARY);
        GaussianBlur(threshold_src, gass_src,Size(5,5),1.5);
        //blur(threshold_src, gass_src, Size(5, 5));
    //  medianBlur(threshold_src, gass_src,1);

        dilate(gass_src, dilate_src,Mat());
        findContours(dilate_src,contour, CV_RETR_EXTERNAL,CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE);
        //drawContours(frame, contour, -1, Scalar(0, 0, 255),2);
        for (int i = 0; i < contour.size();i++){
            Rect bndRect = boundingRect(contour.at(i));
            Point p1,p2;
            p1.x = bndRect.x;
            p1.y = bndRect.y;
            p2.x = bndRect.x + bndRect.width;
            p2.y = bndRect.y + bndRect.height;
            if (bndRect.area()>3000){
                rectangle(frame, p1, p2, Scalar(0, 0, 255));
                num++;
            }
        }
        string font = "Current number:";
        putText(frame,font+to_string(num),Point(100,50),FONT_HERSHEY_COMPLEX_SMALL,1,Scalar(0,0,255));
    //  cout << "人数统计:" << num<<endl;
        num = 0;
        imshow("dilate_src", dilate_src);
        imshow("frame", frame);
        imshow("first_frame", first_frame);
        waitKey(20);
    }
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/necp-zwl/p/6551432.html

### MATLAB中实现人数检测的功能或算法 在MATLAB中实现人数检测功能,通常可以借助计算机视觉工具箱(Computer Vision System Toolbox, CVST)提供的功能来完成。以下是一个基于MATLAB的完整人数统计实现方案。 #### 1. 算法概述 人数统计的核心在于目标检测与跟踪。通过利用CVST中的Viola-Jones人脸检测算法,结合背景减除法或运动目标检测方法,可以有效实现教室或其他场景中的人数统计。具体流程包括图像采集、预处理、目标检测和计数输出等步骤[^3]。 #### 2. 实现步骤详解 以下是实现人数统计的主要技术细节及代码示例: #### 2.1 图像采集与预处理 首先需要从摄像头或视频文件中获取图像数据,并进行必要的预处理操作,如灰度化、去噪等。 ```matlab % 初始化视频输入对象 videoInput = VideoReader('your_video_file.mp4'); % 替换为实际视频文件路径 % 获取视频帧 frame = readFrame(videoInput); % 将图像换为灰度图 grayFrame = rgb2gray(frame); ``` #### 2.2 目标检测 使用CVST中的`vision.CascadeObjectDetector`类实现人脸检测,该类基于Viola-Jones算法,能够快速准确地检测出图像中的人脸区域[^2]。 ```matlab % 创建人脸检测器 faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 检测人脸位置 [bboxes, scores] = faceDetector(grayFrame); % 绘制检测结果 figure; imshow(frame); hold on; for i = 1:size(bboxes, 1) rectangle('Position', bboxes(i, :), 'LineWidth', 2, 'EdgeColor', 'green'); end ``` #### 2.3 背景减除法(可选) 对于非固定场景,可以结合背景减除法提取运动目标。这一步有助于提高检测精度,特别是在多人动态场景中[^1]。 ```matlab % 创建背景减除器 bgSubtractor = vision.ForegroundDetector('Method', 'GaussianMixture'); % 提取前景掩码 fgMask = step(bgSubtractor, grayFrame); % 显示前景掩码 figure; imshow(fgMask); title('Foreground Mask'); ``` #### 2.4 人数统计 将检测到的目标区域进行去重处理,并统计最终人数。 ```matlab % 去重处理 uniqueBBoxes = unique(bboxes, 'rows'); % 输出人数 numPeople = size(uniqueBBoxes, 1); disp(['Detected number of people: ', num2str(numPeople)]); ``` #### 3. 注意事项 - 在实际应用中,需根据具体场景调整参数,例如检测器的灵敏度、背景减除器的学习率等。 - 对于复杂场景(如遮挡、光照变化),可能需要引入深度学习模型(如YOLO、SSD)以提高检测精度[^3]。 #### 4. 示例代码整合 以下是一个完整的MATLAB代码示例: ```matlab % 初始化视频输入 videoInput = VideoReader('your_video_file.mp4'); % 创建人脸检测器 faceDetector = vision.CascadeObjectDetector(); % 创建背景减除器 bgSubtractor = vision.ForegroundDetector('Method', 'GaussianMixture'); % 循环处理每一帧 while hasFrame(videoInput) frame = readFrame(videoInput); % 读取帧 grayFrame = rgb2gray(frame); % 换为灰度图 % 背景减除 fgMask = step(bgSubtractor, grayFrame); % 人脸检测 [bboxes, ~] = faceDetector(grayFrame); % 去重处理 uniqueBBoxes = unique(bboxes, 'rows'); % 绘制结果 figure; imshow(frame); hold on; for i = 1:size(uniqueBBoxes, 1) rectangle('Position', uniqueBBoxes(i, :), 'LineWidth', 2, 'EdgeColor', 'green'); end % 输出人数 numPeople = size(uniqueBBoxes, 1); disp(['Detected number of people: ', num2str(numPeople)]); pause(0.1); % 控制显示速度 end ``` ###
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