人体识别

一、调用百度api
- 1.1、调用百度api
- 1.2、框出一个行人
- 1.3、框出全部行人
二、创建Django
- 2.1、创建虚拟环境
- 2.2、创建jango项目
- 2.3、创建jango应用
- 2.4、运行jango应用
- 2.5、编写第一个页面
- 2.6、创建数据库
- 2.7、使用shell数据交互
- 2.8、Django 管理页面
3、添加字段

一、调用百度api

1.1、调用百度api

注册百度ai开放平台

import requests
import base64'''
人体检测和属性识别
'''request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_attr"# 二进制方式打开图片文件f = open('333.jpg', 'rb')
img = base64.b64encode(f.read())params = {"image":img}
access_token = '24.36e88ef07a6d15e9465a2040fe318157.2592000.1611302059.282335-23260441'
# access_token 一个月需一换
request_url = request_url + "?access_token=" + access_token
headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
if response:print (response.json())

333.jpg原图为：

运行代码后返回结果：

可以看出，有四个人被检测出来了，还有坐标信息等

可以看到，其中一个坐标为，177,1040,219,430
219,430分别代表物体检测出的高于宽
177，与1040，代表与左上角坐标(0,0)的距离值

1.2、框出一个行人

我们刚刚知道了其中一个行人的坐标
现在使用opencv把他先框出
框出一个行人的源码：

import cv2
img = cv2.imread('333.jpg')
# 起点和终点的坐标
ptStart = (1040, 177)
ptEnd = (1040+219, 177)
point_color = (0, 255, 0) # BGR
thickness = 2
lineType = 4
cv2.line(img, ptStart, ptEnd, point_color, thickness, lineType)ptStart = (1040, 177)
ptEnd = (1040, 177+430)
point_color = (0, 255, 0) # BGR
thickness = 2
lineType = 4
cv2.line(img, ptStart, ptEnd, point_color, thickness, lineType)ptStart = (1040, 177+430)
ptEnd = (1040+219, 177+430)
point_color = (0, 255, 0) # BGR
thickness = 2
lineType = 4
cv2.line(img, ptStart, ptEnd, point_color, thickness, lineType)ptStart = (1040+219, 177)
ptEnd = (1040+219, 177+430)
point_color = (0, 255, 0) # BGR
thickness = 2
lineType = 4
cv2.line(img, ptStart, ptEnd, point_color, thickness, lineType)cv2.imshow('demo', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

效果：

1.3、框出全部行人

这里我们对1.2和1.1的代码合并，并稍作修改

# encoding:utf-8
import requests
import base64
import cv2
'''
人体检测和属性识别
'''# 调用百度api获取数据
def acquire(img_url):request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/image-classify/v1/body_attr"# 二进制方式打开图片文件f = open(img_url, 'rb')img = base64.b64encode(f.read())params = {"image": img}access_token = '24.36e88ef07a6d15e9465a2040fe318157.2592000.1611302059.282335-23260441'# access_token 需一个月一换request_url = request_url + "?access_token=" + access_tokenheaders = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'}response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)data = response.json()  # 保存获取到的json数据return datadef drawline(data, img):  # 把图片框出来num = data["person_num"]for k in range(num):local = data["person_info"][k]['location']  # 图片的位置信息ptStart = [(local["left"], local["top"]),   # 起点和终点的坐标 4个点 画四条线, 相当于一个正方形(local["left"], local["top"]),(local["left"], local["top"] + local["height"]),(local["left"] + local["width"], local["top"])]ptEnd = [(local["left"] + local["width"], local["top"]),(local["left"], local["top"] + local["height"]),(local["left"] + local["width"], local["top"] + local["height"]),(local["left"] + local["width"], local["top"] + local["height"])]point_color = (0, 255, 0)  # BGRthickness = 2lineType = 4for i in range(4):cv2.line(img, ptStart[i], ptEnd[i], point_color, thickness, lineType)print (num)# print(data["person_info"][0]['location']["top"])# print(data["person_info"][0]['location'])if __name__ == '__main__':img_url = '333.jpg'data = acquire(img_url)  # 调用百度api获取数据img = cv2.imread(img_url)  # 加载图片drawline(data, img)cv2.imshow('demo', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

实验效果：

这里需要注意的是 access_token 可能会过期，大家需要到百度ai平台上自行获取

二、创建Django

参考官方文档
jango菜鸟教程

2.1、创建虚拟环境

首先安装虚拟环境，命令如下:

pip3 install virtualenv #安装虚拟环境

接下来还要安装虚拟环境扩展包，命令如下：

pip3 install virtualenvwrapper

创建虚拟环境的命令如下：

mkvirtualenv  虚拟环境名称 # mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名字
例：
mkvirtualenv  django_1

查看安装已安装的包

pip list
pip freeze

安装jango
指定清华镜像源，下载速度更快。

sudo pip3 install Django==2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

退出虚拟环境的命令如下：

deactivate

使用虚拟环境的命令如下:

写出名称的前部分后,可以使用tab键补齐

workon 虚拟环境名称
例:
workon django_1

删除虚拟环境命令如下:

rmvirtualenv 虚拟环境名称
例:
先退出: deactivate
再删除: rmvirtualenv django_1

查看jango安装是否成功

输入 django-admin

如上图表示安装成功

如果没有出现，则需自己配置环境变量

2.2、创建jango项目

django-admin startproject demo1

jango目录结构：

2.3、创建jango应用

创建一个名为peopletest的应用

cd demo1
python manage.py startapp peopletest

目录结构：

2.4、运行jango应用

修改demo1/settings.py,
在INSTALLED_APPS目录中添加 ‘peopletest’

INSTALLED_APPS = ['django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles','peopletest'
]

运行jango

python manage.py runserver

在浏览器访问127.0.0.1:8000

2.5、编写第一个页面

peopletest/view.py

from django.http import HttpResponsedef index(request):return HttpResponse("Hello, world. You're at the polls index.")

在peopletest 目录里新建一个 urls.py 文件

from django.urls import pathfrom . import viewsurlpatterns = [path('', views.index, name='index'),
]

修改demo1/url.py

from django.contrib import admin
from django.urls import path, includeurlpatterns = [path('admin/', admin.site.urls),path('peopletest/', include('peopletest.urls')),
]

运行

python manage.py runserver

访问http://127.0.0.1:8000/peopletest/
显示页面如下：

2.6、创建数据库

创建question表和choice表
其中question表包含question_text 字段和 pub_date字段
choice表包含 question，choice_text，votes 字段

from django.db import modelsclass Question(models.Model):question_text = models.CharField(max_length=200)pub_date = models.DateTimeField('date published')class Choice(models.Model):question = models.ForeignKey(Question, on_delete=models.CASCADE)choice_text = models.CharField(max_length=200)votes = models.IntegerField(default=0)

修改demo1/settings.py文件
添加’peopletest.apps.PeopletestConfig’

INSTALLED_APPS = ['peopletest.apps.PeopletestConfig','django.contrib.admin','django.contrib.auth','django.contrib.contenttypes','django.contrib.sessions','django.contrib.messages','django.contrib.staticfiles',# 'peopletest'
]

使用以下命令创建数据库

 python manage.py makemigrations peopletestpython manage.py migrate

用navicat打开sqllite导入刚刚创建的db.sqlite3

导入后发现db.sqlite3的表结构如下图所示

2.7、使用shell数据交互

这里建议参考官方文档

 python manage.py shell                           #进入shellfrom peopletest.models import Choice, Questionfrom django.utils import timezoneq = Question(question_text="What's new?", pub_date=timezone.now())   #插入数据q.save()                                                                                                        #保存q.id                              # 查询 q.question_text q.pub_date

2.8、Django 管理页面

 python manage.py createsuperuserUsername: adminEmail address: admin@example.com最后一步是输入密码。你会被要求输入两次密码，第二次的目的是为了确认第一次输入的确实是你想要的密码。Password: **********Password (again): *********

运行

 python manage.py runserver

修改peopletest/admin.py,添加引用

from django.contrib import adminfrom .models import Questionadmin.site.register(Question)

可以发现多出了一个列表

3、添加字段

class User(models.Model):name = models.CharField(verbose_name='姓名', max_length=10)avator = models.ImageField(verbose_name='头像', upload_to='upload/%Y/%m/%d')sex = models.CharField(verbose_name='性别', max_length=10)age = models.CharField(verbose_name='年龄', max_length=10)upper_wear = models.CharField(verbose_name='上装', max_length=10)lower_wear = models.CharField(verbose_name='下装', max_length=10)

Django人体识别相关推荐

CV之API：利用Face++的人体识别接口，实现摄像头实时手势识别
CV之API:利用Face++的人体识别接口,实现摄像头实时手势识别目录测试图片实现代码(部分) 测试图片实现代码(部分) #利用Face++的人体识别接口,实现摄像头实时手势识别 impor ...
unity接入百度人体识别
unity接入百度人体识别 1.去百度下载SDK 复制AipSdk.dll到工程复制Newtonsoft.Json.dll到工程自己按照unity版本,选择2.0,3.5,还是4.0的dll 2. ...
关于百度AI 图像识别人体识别调用API的简单实践
title: 关于百度AI 图像识别人体识别调用API的简单实践 author: HardyDragon tags: 图像识别有关图像识别来到控制台创建相关应用,有一些API每天有免费的调用次 ...
paddle - crowdHuman数据集训练人体识别模型
paddle - crowdHuman数据集训练人体识别模型数据集annotation crowdhuman的odgt文件各项意义转换为paddle yolo的格式输入哪些数据? 输出模型数据 ...
人体识别智能监控系统
人体识别智能监控系统上传时间: 2003-12-12 20:53:06 作者: 吴瑜浅析人脸识别技术摘要:在我们的项目人体识别智能监控系统中,虽然预期目标只需实现人体的检测的定位 ...
使用OPENCV进行人体识别
使用OPENCV进行人体识别使用OpenCV人体识别,可以点官网示例链接,也可以往下看. 安装OpenCV 具体步骤有点...各位可以参考官网的安装教程. 代码部分如果帧数极低, 可以在代码中修 ...
人体识别_深度学习资讯 | 用于人体动作识别的26层卷积神经网络
诸如卷积神经网络(CNN)之类的深度学习算法已在各种任务上取得了显著成果,包括那些涉及识别图像中特定人物或物体的任务.基于视觉的人类动作识别(HAR)是计算机科学家经常尝试使用深度学习解决的任务,它特 ...
java人体识别_用华为HMS ML kit人体骨骼识别技术，Android快速实现人体姿势动作抓拍...
items = results.getAnalyseList(); // 开发者根据需要处理识别结果,例如,在此方法中进行相似度计算,从而在检测到特定姿势后进行拍照等操作. // 需要注意,这里只对检 ...
人体识别_电子皮肤用于人体状态识别的柔性集成传感器
研究背景实时监测人体状态对人体健康非常重要,身体状态的识别可以帮助提醒疲惫的人休息,避免危险的行为,开发健身游戏和其他娱乐项目,评估运动训练强度等.柔性传感器是在日常生活的持续健康监测中提取各种身体 ...

Django人体识别