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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/06/28 05:22

import numpy as np
import cv2
import time

HoG特徴量の計算

hog = cv2.HOGDescriptor()

サンプル画像

cap = cv2.VideoCapture('768x576.avi')

Shi-Tomasiのコーナー検出パラメータ

feature_params = dict( maxCorners = 100,
qualityLevel = 0.3,
minDistance = 7,
blockSize = 7 )

Lucas-Kanade法のパラメータ

lk_params = dict( winSize = (15,15),
maxLevel = 2,
criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 10, 0.03))

ランダムに色を100個生成(値0~255の範囲で100行3列のランダムなndarrayを生成)

color = np.random.randint(0, 255, (100, 3))

最初のフレームの処理

end_flag, frame = cap.read()

グレースケール変換

gray_prev = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

追跡に向いた特徴

feature_prev = cv2.goodFeaturesToTrack(gray_prev, mask = None, **feature_params)

元の配列と同じ形にして0を代入

mask = np.zeros_like(frame)

全身の人を検出(SVM)

hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
hogParams = {'winStride': (8, 8), 'padding': (32, 32), 'scale': 1.1}

while(end_flag):
# グレースケールに変換
gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#時間取得 start = time.time() # 人を検出した座標 human, r = hog.detectMultiScale(frame, **hogParams) #時間取得 end = time.time() # 検出時間を表示

print("{} : {:4.1f}ms".format("detectTime", (end - start) * 1000))

# オプティカルフロー検出 # オプティカルフローとは物体やカメラの移動によって生じる隣接フレーム間の物体の動きの見え方のパターン feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params) # オプティカルフローを検出した特徴点を選別(0:検出せず、1:検出した) good_prev = feature_prev[status == 1] good_next = feature_next[status == 1] # オプティカルフローを描画 for i, (next_point, prev_point) in enumerate(zip(good_next, good_prev)): prev_x, prev_y = prev_point.ravel() next_x, next_y = next_point.ravel() mask = cv2.line(mask, (next_x, next_y), (prev_x, prev_y), color[i].tolist(), 2) frame = cv2.circle(frame, (next_x, next_y), 5, color[i].tolist(), -1) svm_img = cv2.add(frame, mask) # 人検出した数表示のため変数初期化 svm_human_cnt = 0 # 人検出した部分を長方形で囲う(SVM) for (x, y, w, h) in human: cv2.rectangle(svm_img, (x, y),(x+w, y+h),(0,0,255), 2) svm_human_cnt += 1 # 人検出した数を表示 cv2.putText(svm_img, "Human Cnt:{}".format(int(svm_human_cnt)),(10,550), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,255,0), 1, cv2.LINE_AA) cv2.moveWindow("SVM",650,100) # Window表示位置指定 # ウィンドウに表示 cv2.imshow('SVM', svm_img) # ESCキー押下で終了 if cv2.waitKey(30) & 0xff == 27: break # 次のフレーム、ポイントの準備 gray_prev = gray_next.copy() feature_prev = good_next.reshape(-1, 1, 2) end_flag, frame = cap.read()

終了処理

cv2.destroyAllWindows()
cap.release

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y_waiwai

2021/06/28 08:59

このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

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