Syuji Igura revised this on 10 Jun 2023

human_detect_harr_text.py

import numpy as np import cv2 import time from skimage.metrics import structural_similarity as ssim # 体全体のカスケードファイル fullbody_detector = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_fullbody.xml") # サンプル画像 cap = cv2.VideoCapture('merged_camera.mp4') # 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) frame_number = 0 # フレーム番号を追跡するための変数を追加します prev_img = None threshold = 0.98 # Set your desired threshold while(end_flag): # グレースケールに変換 gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) start = time.time() # 全身の人を検出 body = fullbody_detector.detectMultiScale(gray_next,scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(80, 80)) end = time.time() # オプティカルフロー検出 feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params) 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() prev_x = int(prev_x) prev_y = int(prev_y) next_x, next_y = next_point.ravel() next_x = int(next_x) next_y = int(next_y) 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) img = cv2.add(frame, mask) # 人検出した数表示のため変数初期化 human_cnt = 0 # 人検出した部分を長方形で囲う for (x, y, w, h) in body: cv2.rectangle(img, (x, y),(x+w, y+h),(255,0,0),2) print(f"Detected human at: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}") human_cnt += 1 # 人検出した数を表示 if human_cnt > 0: print(f"frame: {frame_number}") print(f"Human Count: {human_cnt}") # フレーム間の差異が小さい場合、画像を描き出さない if prev_img is not None: grayA = cv2.cvtColor(prev_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) score = ssim(grayA, grayB) if score > threshold: print(f"Skipping this frame due to low difference with previous frame (SSIM: {score})") else: # 人間が検出された場合、画像を保存します cv2.imwrite(f'output/frame_{frame_number}.png', img) prev_img = img.copy() # 保存した画像を比較用として保持 else: # 人間が検出された場合、画像を保存します cv2.imwrite(f'output/frame_{frame_number}.png', img) prev_img = img.copy() # 保存した画像を比較用として保持 # ESCキー k = cv2.waitKey(1) if k == 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() frame_number += 1 # フレーム番号をインクリメントします cap.release() import numpy as np import cv2 import time from skimage.metrics import structural_similarity as ssim # 体全体のカスケードファイル fullbody_detector = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_fullbody.xml") # サンプル画像 cap = cv2.VideoCapture('merged_camera.mp4') # 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) frame_number = 0 # フレーム番号を追跡するための変数を追加します prev_img = None threshold = 0.98 # Set your desired threshold while(end_flag): # グレースケールに変換 gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) start = time.time() # 全身の人を検出 body = fullbody_detector.detectMultiScale(gray_next,scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(80, 80)) end = time.time() # オプティカルフロー検出 feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params) 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() prev_x = int(prev_x) prev_y = int(prev_y) next_x, next_y = next_point.ravel() next_x = int(next_x) next_y = int(next_y) 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) img = cv2.add(frame, mask) # 人検出した数表示のため変数初期化 human_cnt = 0 # 人検出した部分を長方形で囲う for (x, y, w, h) in body: cv2.rectangle(img, (x, y),(x+w, y+h),(255,0,0),2) print(f"Detected human at: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}") human_cnt += 1 # 人検出した数を表示 if human_cnt > 0: print(f"frame: {frame_number}") print(f"Human Count: {human_cnt}") # フレーム間の差異が小さい場合、画像を描き出さない if prev_img is not None: grayA = cv2.cvtColor(prev_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) score = ssim(grayA, grayB) if score > threshold: print(f"Skipping this frame due to low difference with previous frame (SSIM: {score})") else: # 人間が検出された場合、画像を保存します cv2.imwrite(f'output/frame_{frame_number}.png', img) prev_img = img.copy() # 保存した画像を比較用として保持 # ESCキー k = cv2.waitKey(1) if k == 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() frame_number += 1 # フレーム番号をインクリメントします cap.release()

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human_detect_harr_text.py

import numpy as np import cv2 import time from skimage.metrics import structural_similarity as ssim # 体全体のカスケードファイル fullbody_detector = cv2.CascadeClassifier("./haarcascade_fullbody.xml") # サンプル画像 cap = cv2.VideoCapture('merged_camera.mp4') # 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) frame_number = 0 # フレーム番号を追跡するための変数を追加します prev_img = None threshold = 0.98 # Set your desired threshold while(end_flag): # グレースケールに変換 gray_next = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) start = time.time() # 全身の人を検出 body = fullbody_detector.detectMultiScale(gray_next,scaleFactor=1.1, minNeighbors=3, minSize=(80, 80)) end = time.time() # オプティカルフロー検出 feature_next, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(gray_prev, gray_next, feature_prev, None, **lk_params) 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() prev_x = int(prev_x) prev_y = int(prev_y) next_x, next_y = next_point.ravel() next_x = int(next_x) next_y = int(next_y) 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) img = cv2.add(frame, mask) # 人検出した数表示のため変数初期化 human_cnt = 0 # 人検出した部分を長方形で囲う for (x, y, w, h) in body: cv2.rectangle(img, (x, y),(x+w, y+h),(255,0,0),2) print(f"Detected human at: x={x}, y={y}, w={w}, h={h}") human_cnt += 1 # 人検出した数を表示 if human_cnt > 0: print(f"frame: {frame_number}") print(f"Human Count: {human_cnt}") # フレーム間の差異が小さい場合、画像を描き出さない if prev_img is not None: grayA = cv2.cvtColor(prev_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) score = ssim(grayA, grayB) if score > threshold: print(f"Skipping this frame due to low difference with previous frame (SSIM: {score})") else: # 人間が検出された場合、画像を保存します cv2.imwrite(f'output/frame_{frame_number}.png', img) prev_img = img.copy() # 保存した画像を比較用として保持 # ESCキー k = cv2.waitKey(1) if k == 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() frame_number += 1 # フレーム番号をインクリメントします cap.release()