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人検出した際の検出数のカウントについて

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yo.fd2

score 16

OpenCVを利用してpytrhonで人検出をしました。
それで,検出数をカウントしたいのですが,どのようにすればいいか分かりません。
人検出した際のコードは次の通りです。

# -*- coding: UTF-8 -*-
#http://qiita.com/Algebra_nobu/items/a488fdf8c41277432ff3
import cv2
import os


#人の認識
f_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')

img = cv2.imread('a.jpg' , cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#物体認識(人)の実行
facerect = f_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(1, 1))

for rect in facerect:
    cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]),tuple(rect[0:2] + rect[2:4]), (255, 255, 255), thickness=2)

    text = 'p'
    font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
    cv2.putText(img,text,(rect[0],rect[1]-10),font, 2, (255, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

cv2.imshow('detected',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imwrite('detected.png', img)


このコード内では,検出したものをpと表しているので
検出後のpを数えればできると思うのですが,やり方を教えていただけると幸いです。

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回答 1

checkベストアンサー

0

len(facerect) が検出数なのでは。

import cv2
import os

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

img = cv2.imread('test.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 物体認識(人)の実行
rects = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.2, minNeighbors=2, minSize=(1, 1))

for x, y, w, h in rects:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), thickness=2)

print('検出された人数: {}'.format(len(rects)))

cv2.imwrite('detected.png', img)

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  • 2018/10/24 12:54

    できました!ありがとうございます!

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