行人跟踪python_使用Python为初学者构建AI汽车和行人跟踪
第1步:获取大量汽车图片
第2步:把它们都变成黑白图片
灰度图像使算法更快。颜色增加了模型的复杂性,或者我们可以说灰色图像是用来简化数学的。例如,我们可以谈论亮度、对比度、边缘、形状、轮廓、纹理、透视、阴影等,而不必讨论颜色。
第3步:训练算法以检测汽车
现在问题来了:计算机如何训练算法?
我们只是找到匹配项。
我们可以匹配上述功能,以实际检测到汽车的后保险杠,如下所示。
检测行人的想法是一样的
一切都是为了匹配特征或形状。如果某个物体与上述特征相匹配,模型会将其检测为行人。
让我们开始编写检测器
步骤1:我们首先需要安装OpenCV库。
pip install opencv-python
如果这不起作用,请尝试:
pip install opencv-python-headless
如果你仍然无法安装。尝试使用搜索,如何在计算机上安装opencv?
步骤2:下载机器学习文件(Haar Cascade xml文件):
我们已经提供了经过预训练的汽车和人体(行人)分类器,我们只需要下载它即可。
汽车预训练分类器:https://raw.githubusercontent.com/andrewssobral/vehicle_detection_haarcascades/master/cars.xml
人体预训练分类器:https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
步骤3:我们只需要编写20行代码。你可以通过阅读代码来理解它。
GitHub的代码:https://github.com/nidhipunj7/AI-Car-and-Pedestrian-Tracking
结果
- https://youtu.be/XXmPGpy9PxE
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