皮皮网

1.python检测人数代码？
2.cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(30,30));

python检测人数代码？

       您好！下面是一个使用 OpenCV 库来检测人数的 Python 代码：

       import cv2

       # 读入视频文件

       video = cv2.VideoCapture("video.mp4")

       # 创建人体检测器

       body_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')

       # 初始化人数计数器

       people_count = 0

       # 循环读取每一帧

       while True:

       # 读取当前帧

       ret, frame = video.read()

       # 如果视频结束，退出循环

       if not ret:

       break

       # 转为灰度图

       gray = cv2.cvtColor(frame,重庆小程序免费源码制作 cv2.COLOR_BGR2GRAY)

       # 使用人体检测器检测人体

       bodies = body_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)

       # 将检测到的人体绘制矩形框

       for (x, y, w, h) in bodies:

       cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (, 0, 0), 2)

       # 将矩形框中的人数加 1

       people_count += len(bodies)

       # 显示当前帧

       cv2.imshow("Frame", frame)

       # 如果按下 'q' 键，退出循环

       if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

       break

       # 关闭窗口

       cv2.destroyAllWindows()

       # 输出总人数

       print(f'Total people count: { people_count}')

       在上面的代码中，我们还初始化了一个 people_count 变量来记录人数，最近浏览源码并在每一帧中通过检测到的django源码解读人体数量来更新人数计数器。最后，我们使用了 OpenCV 的 imshow 函数来显示当前帧的图像，并使用 waitKey 函数来检测是否按下了 'q' 键。如果按下 'q' 键，就会退出循环。

       在循环结束后，我们使用了 destroyAllWindows 函数来关闭所有打开的免费pds源码窗口，并使用 print 函数输出总人数。

       如果我的免费源码模板回答对您有帮助，望采纳！谢谢

cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,cv::Size(,));

       åœ¨OpenCV 4中，`CV_HAAR_SCALE_IMAGE`被替换为`cv::CASCADE_SCALE_IMAGE`，因此您需要将代码中的`CV_HAAR_SCALE_IMAGE`替换为`cv::CASCADE_SCALE_IMAGE`。另外，在使用`cv::CascadeClassifier`类进行人脸检测时，需要确保已经正确加载了级联分类器，并且输入图像的颜色空间是灰度图像。

       ä¸‹é¢æ˜¯ä¸€ä¸ªç¤ºä¾‹ä»£ç ç‰‡æ®µï¼Œå±•ç¤ºäº†å¦‚何使用OpenCV 4中的`cv::CascadeClassifier`类进行人脸检测：

       ```c++

       #include <opencv2/opencv.hpp>

       int main()

       {

       cv::CascadeClassifier face_cascade;

       if (!face_cascade.load("haarcascade_frontalface_default.xml")) {

       std::cerr << "Error loading face cascade\n";

       return -1;

       }

       cv::Mat frame = cv::imread("test.jpg");

       if (frame.empty()) {

       std::cerr << "Error loading image\n";

       return -1;

       }

       cv::Mat gray;

       cv::cvtColor(frame, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);

       std::vector<cv::Rect> faces;

       face_cascade.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 2, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, cv::Size(, ));

       for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++) {

       cv::rectangle(frame, faces[i], cv::Scalar(0, 0, ), 2);

       }

       cv::imshow("Faces", frame);

       cv::waitKey(0);

       return 0;

       }

       ```

       åœ¨è¿™ä¸ªç¤ºä¾‹ä¸­ï¼Œæˆ‘们首先加载了级联分类器（`haarcascade_frontalface_default.xml`），然后读入一张测试图像。接着，将输入图像转换为灰度图像，并使用`detectMultiScale`函数对其进行人脸检测。最后，在检测到的人脸周围绘制矩形框，并显示结果图像。