python yolo 视频人头计数人流量监测景区教室人头检测

人头检测算法,人流量统计，人计数

人头检测在安防监控中是比较常用的功能，而公交车、商场或者大型场馆的拥挤人群计数的精准性也非常重要。

import cv2
import os
import shutil
import numpy as np
import tensorflow as tf
import core.utils as utils
from core.config import cfg
from core.yolov3 import YOLOV3
from PIL import Image
import imutils
from time import *class YoloTest(object):def __init__(self):self.input_size       = cfg.TEST.INPUT_SIZEself.anchor_per_scale = cfg.YOLO.ANCHOR_PER_SCALEself.classes          = utils.read_class_names(cfg.YOLO.CLASSES)self.num_classes      = len(self.classes)self.anchors          = np.array(utils.get_anchors(cfg.YOLO.ANCHORS))self.score_threshold  = cfg.TEST.SCORE_THRESHOLDself.iou_threshold    = cfg.TEST.IOU_THRESHOLDself.moving_ave_decay = cfg.YOLO.MOVING_AVE_DECAYself.annotation_path  = cfg.TEST.ANNOT_PATHself.weight_file      = cfg.TEST.WEIGHT_FILEself.write_image      = cfg.TEST.WRITE_IMAGEself.write_image_path = cfg.TEST.WRITE_IMAGE_PATHself.show_label       = cfg.TEST.SHOW_LABELwith tf.name_scope('input'):self.input_data = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name='input_data')self.trainable  = tf.placeholder(dtype=tf.bool,    name='trainable')model = YOLOV3(self.input_data, self.trainable)self.pred_sbbox, self.pred_mbbox, self.pred_lbbox = model.pred_sbbox, model.pred_mbbox, model.pred_lbboxwith tf.name_scope('ema'):ema_obj = tf.train.ExponentialMovingAverage(self.moving_ave_decay)self.sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True))self.saver = tf.train.Saver(ema_obj.variables_to_restore())self.saver.restore(self.sess, self.weight_file)def predict(self, image):org_image = np.copy(image)org_h, org_w, _ = org_image.shapeimage_data = utils.image_preporcess(image, [self.input_size, self.input_size])image_data = image_data[np.newaxis, ...]pred_sbbox, pred_mbbox, pred_lbbox = self.sess.run([self.pred_sbbox, self.pred_mbbox, self.pred_lbbox],feed_dict={self.input_data: image_data,self.trainable: False})pred_bbox = np.concatenate([np.reshape(pred_sbbox, (-1, 5 + self.num_classes)),np.reshape(pred_mbbox, (-1, 5 + self.num_classes)),np.reshape(pred_lbbox, (-1, 5 + self.num_classes))], axis=0)bboxes = utils.postprocess_boxes(pred_bbox, (org_h, org_w), self.input_size, self.score_threshold)bboxes = utils.nms(bboxes, self.iou_threshold)return bboxes# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------if __name__ == '__main__':yolo = YoloTest()vs = cv2.VideoCapture("./test/q.mp4")writer = Nonestart_time = time()while True:_, frame = vs.read()bboxes = yolo.predict(frame)frame, count = utils.draw_bbox(frame, bboxes)cv2.putText(frame, str(count), (20, 100), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 3, (0, 0, 255), 3)if writer is None:fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v")writer = cv2.VideoWriter("./out/out.mp4", fourcc, 25, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True)writer.write(frame)frame = imutils.resize(frame, width=600)cv2.imshow("", frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

我尝试了用yolo实现了人头计数。效果如图：

效果视频:

python-yolo人数统计，人流量检测

项目代码下载：

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