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使用OpenCV和dlib库在树莓派上实现人脸追踪和车流量追踪的代码
2023-10-24 03:00:00 深夜i     --     --
OpenCV dlib 树莓派 人脸追踪 车流量追踪

在树莓派上实现人脸追踪和车流量追踪是一个令人兴奋的项目。为了完成这个任务，我们将使用OpenCV和dlib库来处理图像和进行目标跟踪。

首先，我们需要安装OpenCV和dlib库。在树莓派的终端中运行以下命令来安装这些库：



sudo apt-get update


sudo apt install python-opencv


sudo apt-get install build-essential cmake


sudo pip install dlib

安装完成后，我们可以开始编写我们的代码。

首先，我们将导入所需的库：

python

import cv2


import dlib

接下来，我们将创建一个函数来实现人脸追踪。该函数将使用dlib库中的人脸检测器来检测图像中的人脸，并用矩形框标记它们。

python

def track_faces():


  # 初始化人脸检测器


  detector = dlib.get_frontal_face_detector()


  # 打开树莓派的摄像头


  cap = cv2.VideoCapture(0)


  while True:


    # 读取摄像头捕捉的帧


    ret, frame = cap.read()


    # 将帧转换为灰度图像


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


    # 使用人脸检测器检测人脸


    faces = detector(gray)


    # 遍历所有检测到的人脸，将其用矩形框标记出来


    for face in faces:


      x, y, w, h = face.left(), face.top(), face.width(), face.height()


      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)


    # 显示带有人脸框的图像


    cv2.imshow('Faces', frame)


    # 如果按下'q'键，退出循环


    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):


      break


  # 释放摄像头和窗口


  cap.release()


  cv2.destroyAllWindows()

接下来，我们将创建一个函数来实现车流量追踪。该函数将使用OpenCV库中的车辆检测器来检测图像中的车辆，并通过计数器来记录通过的车辆数。

python

def track_traffic():


  # 加载车辆检测器


  car_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_car.xml')


  # 打开树莓派的摄像头


  cap = cv2.VideoCapture(0)


  # 初始化车辆计数器


  car_count = 0


  while True:


    # 读取摄像头捕捉的帧


    ret, frame = cap.read()


    # 将帧转换为灰度图像


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


    # 使用车辆检测器检测车辆


    cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)


    # 遍历所有检测到的车辆，将其用矩形框标记出来


    for (x, y, w, h) in cars:


      cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 0, 255), 2)


      # 计数器加1


      car_count += 1


    # 显示带有车辆框的图像和车辆计数


    cv2.putText(frame, 'Car Count: {}'.format(car_count), (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)


    cv2.imshow('Traffic', frame)


    # 如果按下'q'键，退出循环


    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):


      break


  # 释放摄像头和窗口


  cap.release()


  cv2.destroyAllWindows()

为了使用这些功能，我们可以将它们放入主函数中，并根据需要调用它们。

python

def main():


  track_faces()


  track_traffic()


if __name__ == '__main__':


  main()

现在，我们已经完成了人脸追踪和车流量追踪的代码。只需在树莓派上运行这个脚本，它将打开摄像头并实时检测人脸和车辆。这是一个非常有趣和有用的项目，可以在安防领域和交通监控等领域得到广泛应用。

  
  

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